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正文內(nèi)容

時(shí)間序列分析培訓(xùn)教材(編輯修改稿)

2025-07-22 07:49 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 知識(shí)這里不在敘述。例2:。 圖1:導(dǎo)入數(shù)據(jù) 圖2:繪制曲線圖可以看出序列不是線性上升,而是曲線上升,嘗試用二次模型擬合序列的發(fā)展。圖3:模型參數(shù)估計(jì)和回歸效果評(píng)價(jià) 因?yàn)樵撃P椭蠺的系數(shù)不顯著,我們?nèi)サ粼擁?xiàng)再進(jìn)行回歸分析。 圖4:新模型參數(shù)估計(jì)和回歸效果評(píng)價(jià) 圖5:新模型的預(yù)測(cè)效果分析 圖6:原序列和預(yù)測(cè)序列值 圖7:原序列和預(yù)測(cè)序列值曲線圖 圖8:計(jì)算預(yù)測(cè)誤差圖9:對(duì)預(yù)測(cè)誤差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)拒絕原假設(shè),認(rèn)為序列沒有單位根,為平穩(wěn)序列,說明模型對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)擬合的效果還不錯(cuò)。同樣,序列與時(shí)間之間的關(guān)系還有很多中,比如指數(shù)曲線、生命曲線、龔柏茨曲線等等,其回歸模型的建立、參數(shù)估計(jì)等方法與回歸分析同,這里不再詳細(xì)敘述。(二) 平滑法 除了趨勢(shì)擬合外,平滑法也是消除短期隨機(jī)波動(dòng)反應(yīng)長(zhǎng)期趨勢(shì)的方法,而其平滑法可以追蹤數(shù)據(jù)的新變化。平滑法主要有移動(dòng)平均方法和指數(shù)平滑法兩種,這里主要介紹指數(shù)平滑方法。例3:對(duì)北京市19501998年城鄉(xiāng)居民定期儲(chǔ)蓄所占比例序列進(jìn)行平滑。圖1:打開序列,進(jìn)行指數(shù)平滑分析圖2:系統(tǒng)自動(dòng)給定平滑系數(shù)趨勢(shì)給定方法為選擇使殘差平方和最小的平滑系數(shù), 圖3:平滑前后序列曲線圖 圖4:用二次平滑修勻原序列可以看出,,修勻或者趨勢(shì)預(yù)測(cè)效果不錯(cuò)。 圖5:二次平滑效果圖例4:對(duì)于有明顯線性趨勢(shì)的序列,我們可以采用Holt兩參數(shù)法進(jìn)行指數(shù)平滑對(duì)北京市19782000年報(bào)紙發(fā)行量序列進(jìn)行Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑 圖1:報(bào)紙發(fā)行量的曲線圖 圖2:Holt兩參數(shù)指數(shù)平滑(指定平滑系數(shù)) 圖3:預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn) 圖4:系統(tǒng)自動(dòng)給定平滑系數(shù)時(shí)平滑效果 圖5:原序列與預(yù)測(cè)序列曲線圖(其中FXSM為自己給定系數(shù)時(shí)的平滑值,F(xiàn)XSM2為系統(tǒng)給定系數(shù)時(shí)的平滑值)二、季節(jié)效應(yīng)分析 許多序列有季節(jié)效應(yīng),比如:氣溫、商品零售額、某景點(diǎn)旅游人數(shù)等都會(huì)呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變動(dòng)規(guī)律。例5:以北京市19952000年月平均氣溫序列為例,介紹季節(jié)效應(yīng)分析操作。 圖1:建立月度數(shù)據(jù)新工作表 圖2:新工作表中添加數(shù)據(jù)圖3:五年的月度氣溫?cái)?shù)據(jù) 圖4:進(jìn)行季節(jié)調(diào)整(移動(dòng)平均法)圖5:移動(dòng)平均季節(jié)加法圖6:12個(gè)月的加法調(diào)整因子 圖7:打開三個(gè)序列(季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列) 圖8:三個(gè)序列(季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列)取值圖9:三個(gè)序列(季節(jié)調(diào)整序列、原序列、調(diào)整后序列)曲線圖另外季節(jié)調(diào)整還可以用X11,X12等方法進(jìn)行調(diào)整。三、綜合分析 前面兩部分介紹了單獨(dú)測(cè)度長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)效應(yīng)的分析方法,這里介紹既有長(zhǎng)期趨勢(shì)又有季節(jié)效應(yīng)的復(fù)雜序列的分析方法。 對(duì)1993——2000年中國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額序列進(jìn)行確定性分析 圖1:繪制1993——2000年中國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額時(shí)序圖可以看出序列中既有長(zhǎng)期趨勢(shì)又有季節(jié)波動(dòng) 圖2:進(jìn)行季節(jié)調(diào)整 圖3:12個(gè)月的季節(jié)因子 圖4:經(jīng)季節(jié)調(diào)整后的序列SSA圖5:對(duì)經(jīng)季節(jié)調(diào)整后序列進(jìn)行趨勢(shì)擬合 圖6:趨勢(shì)擬合序列SSAF與序列SSA的時(shí)序圖 圖7:擴(kuò)展時(shí)間區(qū)間后預(yù)測(cè)長(zhǎng)期趨勢(shì)值SSAF圖8:經(jīng)季節(jié)調(diào)整預(yù)測(cè)2001年12個(gè)
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