时间序列分析课件

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时间序列分析课件

详 情 说 明

时间序列分析是统计学中专门处理按时间顺序排列数据的分支领域。它主要研究如何从历史数据中提取有用信息，建立数学模型进行预测和分析。这类方法广泛应用于经济预测、气象预报、股票分析等多个领域。

核心内容包括平稳性检验、自相关分析、移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)以及ARIMA组合模型等基础概念。在分析过程中，首先要检验数据的平稳性，这是大多数时间序列模型的基本假设。常见的平稳性检验方法包括ADF检验和KPSS检验。

建模过程通常包含以下步骤：通过自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)识别数据特征，选择合适的模型阶数，参数估计与检验，最后进行模型诊断与预测。季节性时间序列还需要考虑季节性差分和季节ARIMA模型。

现代时间序列分析还融合了机器学习方法，如LSTM神经网络等深度学习模型，这些方法能更好地捕捉复杂非线性关系。实际应用中需要根据数据特性和业务需求选择合适的分析工具。