统计学本科生毕业论文时间序列
2023-04-17阅读(746)
问：统计学基础15-时间序列分析
- 答：时间序列分析（Time-Series Analysis）是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。 强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征清薯弊，并分析其变化手郑过程与发展规模答族。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。
例如降雨量:
如果一组时间序列 满足以下条件：
那么称 为白噪声。
特别地，如果 服从均值为零、方差有限的正态分布，则成为高斯白噪声。
在时间序列模型中，我们一般将数据分解成可以拟合（或者预测）的一部分，再加上有白噪声引起的随机性。
所研究的对象多少:
时间的连续性:
序列的统计特性:
时间序列的影响因素:
影响因素的叠加:
乘法模型: Y=T S C*I
加法模型: Y=T+S+C+I
问：大学本科统计学专业统计学方向 时间序列分析
- 答：时间序列需要的基础课比较少。
一般基本的时间序列~~大学3年级课程，就是纤瞎需要高数，概率论和最基本的应用统计。当然根据课程毁滚空设置的不同，也可能需要点基本的应用统计和经备铅济学知识，但都不是必须的理论基础。 - 答：基础课需要看高等数学，线性代数，培帆概率论与数理统计，统计学。 宏微观经济学，随机过程明樱和回归分析不需要看。宏微观经济学在时间序列应用方面需要学习一下配槐雹。
问：什么是时间序列设计，它的几种变式是什么？请简要评述，谢谢
- 答：时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法。在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、搭嫌气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所禅枝滑遵从的统计规律，以用于解决实际问题
长期趋势，季节贺腊变动，循环变动，不规则变动
