【正文】 :0723:46Tuesday, March 28, 2023 1不知香積寺，數里入云峰。 23:46:0723:46:0723:463/28/2023 11:46:07 PM 1越是沒有本領的就越加自命不凡。 下午 11時 46分 7秒 下午 11時 46分 23:46: MOMODA POWERPOINT Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Fusce id urna blandit, eleifend nulla ac, fringilla purus. Nulla iaculis tempor felis ut cursus. 感 謝 您 的 下 載 觀 看 專家告訴 。 23:46:0723:46:0723:46Tuesday, March 28, 2023 1知人者智，自知者明。 2023年 3月 28日星期二 下午 11時 46分 7秒 23:46: 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 3月 下午 11時 46分 :46March 28, 2023 1行動出成果，工作出財富。 注意 統(tǒng)計學課程中心 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 051 01 52 02 5第 一 年 第 二 年 第 三 年 第 四 年季節(jié)比率之和 = 4 季節(jié)比率的概念 按月 (季 )平均法的假設：沒有循環(huán)變動和長期趨勢的影響。 移動平均法的步驟 ： ⒈確定移動時距 移動平均法 數項移動平均 : 1t 2t 3t 4t 5t 6t 7t原數列 移動平均 3321 ttt ??3432 ttt ??3543 ttt ??3654 ttt ??3765 ttt ??新數列 2t 3t 4t 5t 6t 移動平均 移正平均 新數列 原數列 1t 2t 3t 4t 5t 6t 7t 4 41 tt ???4 52 tt ???4 63 tt ?? 4 74 tt ???3t 4t 5t移動平均法 : 某種商品零售量051015202530第一年 第二年 第三年 第四年某種商品零售量第一年 第二年 第三年 第四年原數列 三項移動平均 五項移動平均 四項移動平均 ?移動平均對數列具有平滑修勻作用，移動項數越多，平滑修勻作用越強； ?由移動平均數組成的趨勢值數列，較原數列的項數少， N為奇數時，趨勢值數列首尾各少 項； N為偶數時，首尾各少 項； ?局限 ： 不能完整地反映原數列的長期趨勢，不便于直接根據修勻后的數列進行預測。 ?速度指標和水平指標要結合運用 第三節(jié) 長期趨勢的測算 影響時間數列變動的因素可分解為 ： （ 1）長期趨勢（ T） （ 2）季節(jié)變動（ S） （ 3）循環(huán)變動（ C） （ 4）不規(guī)則變動（ I） 可解釋的變動 — 不可解釋的變動 一、時間數列的構成 長期趨勢 現(xiàn)象在較長時期內受某種根本性因素作用而形成的總的變動趨勢 季節(jié)變動 現(xiàn)象在一年內隨著季節(jié)的變化而發(fā)生的有規(guī)律的周期性變動 循環(huán)變動 現(xiàn)象以若干年為周期所呈現(xiàn)出的波浪起伏形態(tài)的有規(guī)律的變動 不規(guī)則變動 是一種無規(guī)律可循的變動，包括嚴格的隨機變動 和 不規(guī)則的突發(fā)性影響很大的變動 兩種類型 1 9 5 0 1 9 9 8 年 中 國 水 災 受 災 面 積 ( 單 位 ： 千 公 頃 ） 5 0 0 005 0 0 01 0 0 0 01 5 0 0 02 0 0 0 02 5 0 0 03 0 0 0 03 5 0 0 04 0 0 0 04 5 0 0 01950 1952 1954 1956 1958 1960 1962 1964 1966 1968 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998循環(huán)變動 C（ Cyclical） 不規(guī)則變動 I（ Irregular） 季節(jié)變動 S（ Seasonal） 長期趨勢 T（ Trend） 1 9 7 9 1 9 9 8 年 中 國 國 內 生 產 總 值 環(huán) 比 指 數1 0 01 0 11 0 21 0 31 0 41 0 51 0 61 0 71 0 81 0 91 1 01 1 11 1 21 1 31 1 41 1 51 1 61979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998年 份環(huán)比指數（%）經濟周期 :循環(huán)性變動 繁榮拐點 繁榮拐點 衰退拐點 蕭條拐點 復蘇拐點 時間數列的組合模型 （ 1）加法模型： Y=T+S+C+I 計量單位相同的總量指標 對長期趨勢產生的或正或負的偏差 （ 2）乘法模型： Y=T ab 四月份： ? ? ? ?人元630022023202310 1 ????c五月份： ? ? ? ?10 2 ????c六月份： ? ? ? ?3 ????c解：① 第二季度各月的勞動生產率： ③該企業(yè)第二季度的勞動生產率 ： ? ?? ?? ? ? ?cNbaC??????????????????? 7141422200220230232202310 ②該企業(yè)第二季度的月平均勞動生產率 ： ? ?? ?? ?14222002202302322023 000????????????????bac 平均發(fā)展水平計算總結 序時平均方法 總量指標 時期數列 簡單算術平均 時點數列 連續(xù)時點 間隔相等 簡單算術平均 間隔不等 加權算術平均 間斷時點 間隔相等 兩次簡單平均 間隔不等 先簡單后加權 相對指標、平均指標 視情況選用：先平均再相除、先加總再相除、加權算術平均、加權調和平均等 增長量 又稱 增長水平 ，它是報告期水平與基期水平之差，反映報告期比基期增長的水平。 當 n很大時， rk— 時間延遲 k的自相關系數計算公式為： ? ???????????????kntkntkttkntkttkxxxxxxxxr1 1221)()())(( ?若一個時間數列所有的自相關系數 r1 , r2 , … , rk 都近似的等于零，表明該時間數列屬于隨機性時間數列。各指標數值是不能相加的。 第一節(jié) 時間數列的編制 時間數列 把反映現(xiàn)象發(fā)展水平的統(tǒng)計指標數值，按照 時間先后順序 排列起來所形成的統(tǒng)計數列，又稱 動態(tài)數列。 它反映現(xiàn)象各種數量對比關系的發(fā)展變化狀況 。同理，可將時間數列中每間隔一期的數據一一成對，組成 n2對數據，即 (x1 , x3) , (x2 , x4) ,…, ( xt ,xt+2) ,…, ( xn2 , xn) 用 r2表示他們的相關系數，計算公式如下： ? ?????????????????2121222221222)()())((ntntttttntttttxxxxxxxxr ?????2121 nttt xnx其中： ????? ??2122 21 nttt xnx r2— 時間延遲 2的自相關系數，測定數列中 t期觀察值和 t+2期觀察值相關關系的程度。 （二）平均發(fā)展水平 序時平均數的計算方法 ⒈由 總量指標時間數列 計算 序時平均數 ⑴由 時期數列 計算，采用 簡單算術平均法 nanaaaaniin??????? 121 ?1a 2a 1?naa?a 年份 能源生產總量（萬噸標準煤） 1994 1995 1996 1997 1998 118729 129034 132