時間序列分解法是數年來一直非常有用的方法,這種方法包括譜分析、時間序列分析和傅立葉級數分析等。
基本介紹
- 中文名：時間序列分解法
- 外文名：Time series decomposition method
時間序列y可以表示為以上四個因素的函式，即：
Yt=f(Tt,St,Ct,It)
時間序列分解的方法有很多，較常用的模型有加法模型和乘法模型。
加法模型為：Yt=Tt+St+Ct+It
時間序列分解法是數年來一直非常有用的方法,這種方法包括譜分析、時間序列分析和傅立葉級數分析等。
時間序列分解法是數年來一直非常有用的方法,這種方法包括譜分析、時間序列分析和傅立葉級數分析等。時間序列y可以表示為以上四個因素的函式，即：Yt=f(Tt,St,Ct,It)時間序列分解的方法有很多，較常用的模型有加法模型...
時間序列分析（Time-Series Analysis）是指將原來的銷售分解為四部分來看——趨勢、周期、時期和不穩定因素，然后綜合這些因素，提出銷售預測。強調的是通過對一個區域進行一定時間段內的連續遙感觀測，提取圖像有關特徵，並分析其變化過程與發展規模。當然，首先需要根據檢測對象的時相變化特點來確定遙感監測的周期，從而...
平穩型時間數列（StationaryTimeSeries）系指一個時間數列其統計特性將不隨時間之變化而改變者。分析方法 （一）指標分析法 通過時間序列的分析指標來揭示現象的發展變化狀況和發展變化程度。（二）構成因素分析法 通過對影響時間序列的構成因素進行分解分析，揭示現象隨時間變化而演變的規律。分析模型 時間數列的組合模型 ...
全書共分十章，內容主要包括：時間序列的分解、平穩序列、線性平穩序列、ARMA模型、時間序列的預報、潛周期模型、條件異方差模型、加窗譜估計和多維平穩序列介紹。每章配有適量習題和部分計算機作業。為適應我國金融領域的快速發展，本書第二版增加了條件異方差模型、單位根檢驗、t分布白噪聲、時間序列的採樣定理等內容...
3.4序列預測 3.4.1線性預測函式 3.4.2預測方差最小原則 3.4.3線性最小方差預測的性質 3.4.4修正預測 3.5習題 3.6上機指導 3.6.1模型識別 3.6.2參數估計 3.6.3序列預測 第4章非平穩序列的隨機分析 4.1時間序列的分解 4.1.1Wold分解定理 4.1.2Cramer分解定理 4.2差分運算 4.2.1差分運算...
(2)定性分析預測期內用電結構和用電方式的變化趨勢，選擇合適的時間序列預測方法，分別對各時間序列進行預測。(3)將各預測值合成為負荷曲線，並校核其特性指標與定性分析結果的一致性。若不一致，則要分析並找出偏差較大的序列，重新預測並校核。分解預測法的關鍵是要選擇對應時間(或時間段)和對應類別的負荷曲線作為...
第4 章非平穩序列的確定性分析109 4．1 時間序列的分解109 4．1．1 Wold 分解定理109 4．1．2 Cramer 分解定理110 iii ￠ 4．2 確定性因素分解111 4．3 趨勢分析112 4．3．1 趨勢擬合法112 4．3．2 平滑法117 4．4 季節效應分析125 4．5 綜合分析127 4．6 習題133 第5 章非平穩序列的隨機分析...
全書共分九章，內容包括：時間序列的分解、平穩序列、線性平穩序列、ARMA模型、時間序列的預報，加窗譜估計和多維平穩序列介紹。每節配有適量習題和部分計算機作業，可供教師和學生選用。內容簡介 《套用時間序列分析》是高等院校"套用時間序列分析"課程的教材，較系統講授套用時間序列分析的基本理論、方法以及套用。《套用...
第一節 時間序列預測法概述 一、時間序列預測法的概念 二、時間序列預測法的步驟 三、時間序列預測法的類型 第二節 時間序列分解預測法 一、時間序列的組成因子 二、時間序列的分解模型 三、時間序列分解預測的步驟 四、美國人口普查局時間序列分解方法簡述 五、案例分析 第三節 時間序列的平滑預測法 一、時間序列...
第一節 定性預測法概述 第二節 德爾菲法 第三節 主觀機率法 第四節 定性預測的其他方法 第五節 情景預測法 小結 思考與練習 第三章 回歸預測法 第一節 一元線性回歸預測法 第二節 多元線性回歸預測法 第三節 非線性回歸預測法 第四節 套用回歸預測時應注意的問題 小結 思考與練習 第四章 時間序列分解法...
第12章時間序列分析和預測 第一節時間序列分解法 第二節時間序列趨勢外推法 第三節時間序列自回歸預測法 第四節MINITAB在時間序列分析中的套用 本章小結 思考與練習 第13章統計決策 第一節統計決策的一般問題 第二節風險型決策方法 第三節貝葉斯決策方法 第四節不確定型決策方法 本章小結 思考與練習 附錄 附表...
3.1.1時間序列的含義 3.1.2時間序列分析 3.1.3時間序列分析方法的分類 3.1.4確定型時間序列預測方法概述 3.2移動平均法 3.2.1一次移動平均法 3.2.2二次移動平均法 3.3指數平滑法 3.3.1一次指數平滑法 3.3.2二次指數平滑法 3.3.3討論 3.4季節指數法 3.5時間序列分解法 3.5.1各因素的確定...
第五節 情景預測法 (18)本章小結 (26)思考與練習 (27)第三章 回歸預測法 (29)第一節 一元線性回歸預測法 (29)第二節 多元線性回歸預測法 (34)第三節 非線性回歸預測法 (41)第四節 套用回歸預測法應注意的問題 (45)本章小結 (47)思考與練習 (47)第四章 時間序列分解法和趨勢外推法 (51)第...
2.4 主觀機率法（22）2.5 定性預測的其他方法（27）第3章 回歸預測方法（48）3.1 概述（48）3.2 一元線性回歸預測方法（53）3.3 多元線性回歸預測法（60）3.4 非線性回歸預測（65）3.5 自回歸預測法（66）3.6 交通運輸案例分析（68）第4章 時間序列預測方法（78）4.1 時間序列分解法（78）4.2 ...
第二節 德爾菲法 第三節 主觀機率法 第四節 定性預測的其他方法 第五節 情景預測法 本章小結 思考與練習 第三章 回歸預測法 第一節 一元線性回歸預測法 第二節 多元線性回歸預測法 第三節 非線性回歸預測法 第四節 套用回歸預測法應注意的問題 本章小結 思考與練習 第四章 時間序列分解法和趨勢外推法 ...