統(tǒng)計(jì)學(xué)第3章時(shí)間序列分析(編輯修改稿)
2025-06-18 22:30 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 期長(zhǎng)短很不一致，不像季節(jié)變動(dòng)那樣有很明顯的按月或者按季的固定周期規(guī)律。如圖 206頁(yè)圖 。 irregular variation(I) ? 不規(guī)則變動(dòng)是時(shí)間序列分離了長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)以后的波動(dòng)。不規(guī)則變動(dòng)一般受眾多偶然因素的影響。（隨機(jī)變動(dòng)） 二、時(shí)間序列構(gòu)成因素的組合模型 ? Y= ? Y=T+S+C+I ? 時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)是就一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)期而言的。 ? 長(zhǎng)期趨勢(shì)的測(cè)定和分析的目的主要有三個(gè)：一是為了認(rèn)識(shí)現(xiàn)象隨時(shí)間發(fā)展變化的趨勢(shì)和規(guī)律性；二是對(duì)現(xiàn)象未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)；三是從時(shí)間序列中剔除長(zhǎng)期趨勢(shì)成分，以便于分解出其他類型的影響因素。 ? 時(shí)間序列趨勢(shì)的測(cè)定方法主要有：移動(dòng)平均法、趨勢(shì)模型法 一、移動(dòng)平均法 ? 擴(kuò)大原時(shí)間序列的時(shí)間間隔，選定一定的時(shí)距項(xiàng)數(shù) N，采用逐次遞移的方式，對(duì)原序列遞移的 N項(xiàng)計(jì)算一系列的序時(shí)平均數(shù)。 ? 舉例： 307頁(yè)的例 （奇數(shù)項(xiàng)移動(dòng)平均）和表 （偶數(shù)項(xiàng)移動(dòng)平均） 移動(dòng)平均法 奇數(shù)項(xiàng)移動(dòng)平均 : 1t 2t 3t 4t 5t 6t7t原數(shù)列 移動(dòng)平均 3321 ttt ??3432 ttt ??3543 ttt ??3654 ttt ??3765 ttt ??新數(shù)列 2t 3t 4t 5t 6t移動(dòng)平均 移動(dòng)平均 新數(shù)列 原數(shù)列 1t 2t 3t 4t 5t 6t7t441 tt ???452 tt ???463 tt ???474 tt ???3t 4t 5t移動(dòng)平均法 偶數(shù)項(xiàng)移動(dòng)平均 : 【 例 】 返回 年份 機(jī)器產(chǎn)量 3項(xiàng)移動(dòng) 4項(xiàng)移動(dòng) 移正 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 41 42 52 43 45 51 53 40 51 49 56 54 45 48 48 52 53 48 49 45 48 某種商品零售量051015202530第一年 第二年 第三年 第四年移動(dòng)趨勢(shì)配合圖01020304050601 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12原數(shù)列 三項(xiàng)移動(dòng)平均 五項(xiàng)移動(dòng)平均 一、移動(dòng)平均法（特點(diǎn)） ? 。 N越大，對(duì)序列的修勻作用越強(qiáng)。 ? ：當(dāng)時(shí)距項(xiàng)數(shù) N為奇數(shù)時(shí)，只需一次移動(dòng)平均，其移動(dòng)平均值作為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)的中間一期的趨勢(shì)代表值；當(dāng) N為偶數(shù)時(shí)，第一次移動(dòng)平均后，需再進(jìn)行一次移正平均（相鄰兩項(xiàng)平均值），這樣才可以對(duì)正某一時(shí)期。 一、移動(dòng)平均法（特點(diǎn)） ? ，移動(dòng)平均時(shí)距項(xiàng)數(shù) N應(yīng)與季節(jié)變動(dòng)長(zhǎng)度一致（如 4個(gè)季度或 12個(gè)月），才能消除其季節(jié)變動(dòng)；若序列中包含周期變動(dòng)，平均時(shí)距項(xiàng)數(shù) N應(yīng)和周期長(zhǎng)度基本一致，才能較好地消除周期波動(dòng)。 ? ，其序列的項(xiàng)數(shù)較原序列減少。 當(dāng) N為奇數(shù)，首尾各減少（ N1） /2項(xiàng)；當(dāng) N
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