应用统计学精品课程第十章.ppt
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1、第十章、时间序列分析,时间序列分解,按一定时间顺序对现象进行观测并记录下来的数值,称为时间序列。一个时间序列的形成受到许多因素的共同影响,为了分析其成因及变动的规律,就需要对其进行分解,时间序列的分解,时间序列的分解,时间序列分析模型,传统时间序列分析的直接目的是把序列分解为长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动几个主要构成部分。并试图分别揭示出各个因素数量的大小,表明各构成部分的变动如何在一起形成这个序列的变动。,时间序列分析的基本假设,时间序列分析的基本假设,10.2 长期趋势分析,分解出趋势成分的目的:1、趋势预测 2、分析序列中余下的部分长期趋势测定的方法:1、数学曲线拟合法 2、移
2、动平均法,数学曲线拟合法,一个时间序列为了算出时间趋势值,可以考虑对原始数据拟合一条数学曲线。选择曲线方程有两个途径:1、在以时间t为横轴,变量Y为纵轴的直角坐标图上做时间序列数值的散点图,根据散点的分布状态来确定应该拟合的曲线方程。2、对时间序列的数值作一些分析,根据分析的结果来确定应选择的曲线方程。,直线趋势的拟合,根据线性函数的特性:,如果一个多年的数据序列,其相邻的两年数据的一阶差近似为一常数,就可以配合一直线,然后用最小二乘法来求解参数a、b。,指数趋势线的拟合,当时间序列的各期数值大致按某一相同比例增长时,可以考虑配合指数方程,修正指数曲线,在指数方程右边增加一个常数k,即可得到修
3、正指数方程:,若k0,该曲线可描述一种常见的成长现象。,修正指数曲线参数估计,将时间序列分成3个相等的部分,每部分包括n个数据。求出每部分的和,可得到:,修正指数曲线参数估计,龚柏兹曲线,龚柏兹曲线可以描述一种新产品从试制期到饱和期产量的增长趋势。,龚柏兹曲线参数,用修正指数求解参数的方法来求以上参数,从而最终求出龚柏兹曲线参数,皮尔曲线,其一般形式为:,皮尔曲线的参数,采用逐期递移的办法分别计算一系列移动的序时平均数,形成一个新的派生序时平均数时间数列。,移动平均法(MA法),例:我国近十年来糖的产量,年序 糖产量,三期移动平均,四期移动平均,四期移动平均后的二次移动平均,五期移动平均,19
4、85 4451986 5241987 4851988 4551989 4961990 5711991 6311992 8161993 7451994 5821995 566,484.7488.0478.7507.3566.0672.7730.7714.3631.0,477.25490.00501.75538.25628.50690.75693.50677.25,483.6495.9520.0583.4659.6692.1685.4,481.6506.2527.6593.8651.8669.0668.0,加权移动平均法,加权移动平均法即在计算移动平均数时对各期观测值赋予不同的权数。以二项展开式的
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- 应用 统计学 精品课程 第十
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