1樓：百個度
應用時間序列分析如戚困下：
是2017年清華大學出版社出版的圖書，作者是白曉東。結合實際例子講述時間序列分析的原理、方法和實現。
本書主要介紹了時間序列的時域分析方法，內容包括時間序列的基本概念、時序資料的預處理方式、時序資料的分解和平滑、趨勢的消除、單位根檢驗和協整、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模型。
書通俗易懂，理論與應用並重，可作為高等院校統計、經濟、商科、工程以及定量社會科學等相關專業的高年級本科生學則仔搜習時間序列分析孫歷的教材或教學參考書，也可作為碩士研究生使用r軟體學習時間序列分析的入門書。
2樓：任奇靜
應用時間序列是2017年清華大學出版社出版的圖書，作者是白曉東。
結合實際例子講述時間序列分析的原理、方法和實現。
本書主要介紹了時間序列的時域分析方法，內容包括時間序列的基本概念、時序資料的預處理方式、時序資料的知伏穗分解和平滑、趨勢的消除、單位根檢驗和協整、平穩時間序列模型、非平穩時間序列模搭卜型。
書通俗易懂，理論與應用並重，可作為高等院校統計、經濟、商科、工程以及廳譽定量社會科學等相關專業的高年級本科生學習時間序列分析的教材或教學參考書，也可作為碩士研究生使用軟體學習時間序列分析的入門書。
時間序列分析適用的資料有哪些？
3樓：帳號已登出
時間序列適合圖形表示：數軸，時間軸。
把**物件、**目標和對**的影響因素都看成為具有時序的，為時間的函式，而時間序列法就是研究**物件自身變化過程及發展趨勢。根據**物件與影響因素之間的因果關係。
及其影響程度來推算未來。與目標的相關因素很多，只能選擇那些因果關係較強的為**影響的因素。
構成要素：長期趨勢，季節變動，迴圈變動，不規則變動襲行。
1、長期趨勢（t）現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。
2、季節變動（s）現象在一年內隨著季節的變化而發生的有規律的週期性變動。
3、迴圈變動團老（c）現象以若干年為週期所呈現出的波塌禪公升浪起伏形態的有規律的變動。
時間序列分析
4樓：科創
時間序列顧名思義即是通常在連續時間上採集的序列資料。例如**指數資料、營收資料和天氣資料等。時間序列分析是利用已知資料使用合適的模型擬合時間序列同時估算相應模型的引數。
時間序列分析的模型與方法體現了我們對於時間序列自然屬性的理解。同時這乎此簡些模型方法也能夠用於對扒或時間序列進行**和模擬。
與訊號分析類似，時間序列分析的方法也有時間域和頻率域的方法；有單變數和多變數方法；有線性方法和非線性方法；連續序列和離散序列。
一般時間序列可以依據變化特徵分解為四個部分，即趨勢（trend）、季節性（seasonal）、週期性（cyclical）和不規則（irregular）部分。
構建時間序列**模型的一種重要是方法使用隨機過程理論。這與地質統計的分析方法是相同的，只是分析物件不同歲褲：時間序列為時間點上的資料而地質統計為空間點上的資料。
這裡認為時間序列上的資料點為隨機變數，整個時間序列為乙個隨機函式。描述不同時間點上的資料之間的關係，同樣要使用自協方差、自相關函式。同時二者同樣實在穩態假設之下進行分析，應用中也需要對於資料進行去除趨勢等處理使之滿足穩態條件。
時間序列分析中的自迴歸模型（ar）相當於地質統計中的簡單克里金。
時間序列分析
5樓：科創
在r中生成時間序列的前提是我們將分析物件轉成時間序列函式物件，包括觀測值、起始時間、種植時間、及週期（月、季度、年）的結構。這些都能通過ts( )函式實現。
r語言中，對時間序列資料進行分析處理時，使用差分函式要注意：差分函式diff()不帶引數名的引數指滯後階數，也就是與滯後第幾階的資料進行差分。如果要指定差分的階數，則一定要使用帶名稱的引數：
diff=2。
例如： sample表示樣本資料。
1、diff(sample,2)表示是對滯後2階的資料進行差分，一階差分，等同於： diff(sample,lag=2)
2、diff(sample,diff=2)才是表示二階差分。
意：在函式中儘量避免使用沒有命名的引數。在《時間序列分析及應用-r語言（第2版）》中，p315，描述到：
我們得到的教訓就是，除非完全瞭解相關引數的位置，否則使用未命名引數是非常危險的。
截尾是指時間序粗念早列的自相關函式（acf）或偏自相關函式（pacf）在高辯某階後均為0的性質（比如ar的pacf）；
拖尾是acf或pacf並不在某階後均為0的性質（比如ar的acf）。
拖尾：始終有非零取值，不會在k大於某個常數後就恆等於零(或在0附近隨機波動)
截尾：在大於某個常數k後快速趨於0為k階截尾。
根據輸出結果，自相關函式圖拖尾，偏自巖雀相關函式圖截尾，且n從2或3開始控制在置信區間之內，因而可判定為ar(2)模型或者ar(3)模型。
時間序列資料分析方法
6樓：亞浩科技
時間序列資料聚類方法主要包括兩種思路：
一配做種是通過時間序列進行壓縮降維，轉換成靜態資料，如通過特徵提取、模型引數等方式，再使用靜態資料方法進行聚類；另一種是通過改進傳統的面向靜態資料的點聚類方法，使之適用於序列資料型別。
1）基於初始資料的聚類。
一般指不對初始資料進行壓縮，直接進行聚類。可以有效捕捉時間序列的細節，不丟失區域性特徵，但是資料量大的情況下計算效率降低。
2）基於特徵資料的聚類。
通過時域分析、頻域分析等方法，提取時間序列的多尺度特徵，從而把高維的原始資料序列轉換到用特徵向量表示的低維特徵空間。
3）基於模型的聚類。
基本思路是在基於一定的假設條件，用羨賣純模型擬合原始序列，再用模型兄咐是否能生成另外乙個序列作為兩個時間序列是否屬於同一類的評價指標，或者用模型的引數作為該序列的特徵再進行聚類。特點是聚類結果不穩定，對模型依賴性很強，難以視覺化。
幫我查查蘋果4S啟用時間？序列號 DX3JD09DDTD2
幫我查查蘋果s啟用時間？序列號 dxjdddtd dxjdddtd 的查詢結果。產品型號 iphone s 產品序列號 sn dxjdddtd 支援截止 已到期。硬體保修截止 產品銷售地 暫無資料。已啟用。剛買的iphones，怎麼查啟用日期。序列號 dxjbpldtd.ime .裝置型號 ipho...
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給我分析分析，困擾我很長時間了。 20
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