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時間序列分析隨機模擬(編輯修改稿)

2025-07-23 18:39 本頁面
 

【文章內容簡介】 3) Abline(h=coef(model)[names(coef(model))==39。intercept39。])二、案例分析服裝消費是與人類生活密不可分的生活方式,服裝消費增長給我國經濟的增長帶來巨大貢獻。本文以20022016年各季度我國服裝銷售量為研究對象,運用ARIMA模型做時間序列分析,并預測20172018年各季度的服裝銷售量,對服裝銷售量預測分析提供理論基礎。查閱《中華人民共和國國家統(tǒng)計局》網站季度數(shù)據(jù),給出20022016年各季度服裝銷售量如下表:20022016年各季度我國服裝銷售量2002M012007M012012M012002M022007M02212012M022002M032007M032012M032002M042007M042012M042003M01142008M012013M012052003M022008M022013M022003M032008M032013M032003M042008M042013M042004M012009M012014M012004M022009M022014M022004M032009M032014M031252004M042009M042014M042005M012010M012015M012005M022010M022015M022005M032010M032015M031162005M042010M042015M042006M012011M012016M012006M02
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