《平穩(wěn)時間序列》課件_第1頁
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《平穩(wěn)時間序列》PPT課件歡迎來到《平穩(wěn)時間序列》PPT課件！在這個課程中，我們將深入研究平穩(wěn)時間序列的定義、檢驗和應(yīng)用，以及常見的模型和實操演練。定義平穩(wěn)性均值、方差和協(xié)方差都不隨時間變化而變化。檢驗1觀察法通過觀察時間序列的趨勢和波動性來判斷是否平穩(wěn)。2自相關(guān)圖與偏自相關(guān)圖通過繪制自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來輔助平穩(wěn)性檢驗。3單位根檢驗使用單位根檢驗方法（如ADF檢驗）來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。應(yīng)用時間序列預(yù)測利用平穩(wěn)時間序列的特性，進(jìn)行未來數(shù)值的預(yù)測和預(yù)測不確定性的評估。時間序列建模根據(jù)平穩(wěn)時間序列的規(guī)律性，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來解釋和預(yù)測時間序列的行為。數(shù)據(jù)挖掘利用時間序列的歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律和趨勢，為決策提供依據(jù)。常見模型AR模型自回歸模型，使用過去的觀測值來預(yù)測未來值。MA模型移動平均模型，使用過去滯后項的線性組合來預(yù)測未來值。ARMA模型自回歸移動平均模型，結(jié)合AR和MA模型的特點(diǎn)，用于擬合時間序列。ARIMA模型差分自回歸移動平均模型，用于擬合非平穩(wěn)時間序列。實操演練1Python實現(xiàn)平穩(wěn)性檢驗使用Python中的統(tǒng)計庫，通過ADF檢驗方法來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。2R實現(xiàn)時間序列預(yù)測利用R語言中的時間序列分析包，對平穩(wěn)時間序列進(jìn)行預(yù)測和評估。3MATLAB實現(xiàn)時間序列建模利用

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