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时间序列分析估计
时间序列分析
常用哪些方法?
答:
时间序列分析
常用的方法:趋势拟合法和平滑法。1、趋势拟合法就是把时间作为自变量,相应的序列观察值作为因变量,建立序列值随时间变化的回归模型的方法。包括线性拟合和非线性拟合。线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出线形特征的场合。参数
估计
方法为最小二乘估计。非线性拟合的使用场合为长期趋势呈现出非...
(三)
时间序列分析
的基本方法
答:
事实上,无论问题本身是否具有周期性或不确定性(如连续型随机过程或时间序列)都可以采用类似的方法在频域上加以描述,只是表示的形式和意义比上面要复杂得多。时间序列的谱
分析
方法就是要通过
估计时间序列
的谱密度函数,找出序列中的各主要周期分量,通过对各分量的分析达到对时间序列主要周期波动特征的把握...
时间序列分析
答:
ARIMA模型(移动平均自回归模型),其是最常见的
时间序列
预测
分析
方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项,分别是AR模型,I即差分,和MA模型。SPSSAU智能地找出最佳的AR模型,I即差分值和MA模型,并且最终给出最佳模型预测结果,SPSSAU智能找出最佳模型的原理在于利用AIC值最小这一规则...
时间序列分析
方法
答:
时间序列
是指一组在连续时间上测得的数据,其在数学上的定义是一组向量x(t), t=0,1,2,3,...,其中t表示数据所在的时间点,x(t)是一组按时间顺序(测得)排列的随机变量。包含单个变量的时间序列称为单变量时间序列,而包含多个变量的时间序列则称为多变量。 时间序列在很多方面多有涉及到,如天气预报,每天每...
时间序列分析
法是什么?
答:
时间序列分析
法是一种历史资料延伸预测,也称历史引申预测法。它是对以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引申外推、预测其发展趋势的方法。时间序列,也叫时间数列、历史复数或动态数列。它是将某种统计指标的数值,按时间先后顺序排列所形成的数列。时间序列预测法就是通过编制和
分析时
...
时间序列分析
的步骤
答:
1、数据收集:首先,通过观测、调查、统计和抽样等方法获取被观测系统的
时间序列
动态数据。这是整个
分析
过程的基础,数据的质量和准确性对分析结果有着直接的影响。2、数据可视化和相关性分析:将收集到的动态数据绘制成相关图,进行相关性分析,并求出自相关函数。相关图能够直观地展示出数据的变化趋势和...
时间序列分析
是什么
答:
时间序列分析
是根据系统观测得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数
估计
来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法(如非线性最小二乘法)进行。时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。
应用
时间序列分析
有哪几种方法?
答:
时间序列分析
的几种应用方法:1. 趋势拟合法:这种方法涉及将时间视为自变量,相应的序列观测值作为因变量,以此来建立序列值随时间变化的回归模型。趋势拟合法主要包括两种:线性拟合和非线性拟合。- 线性拟合适用于长期趋势呈现线性的数据。其参数
估计
采用最小二乘法。- 非线性拟合适用于长期趋势不呈现...
怎样用Eviews进行
时间序列分析
?
答:
1、首先用create命令建立workfile,在workfile structure type 中选择Dated- regular frequency ,在Frequency中选择Annual,在Start date 和End date 中分别输入1980以及2009,点击键盘OK键。2、在主窗口中用命令data y x。3、将数据导入Eviews中,excel的数据可以直接复制粘贴到group中。4、用最小二乘...
时间序列分析
答:
1、
时间序列分析
(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素,然后综合这些因素,提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测,提取图像有关特征,并分析其变化过程与发展规模。当然,首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测...
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