导图社区 时间序列分析
时间序列分析 王燕版 课堂笔记。时间序列分析(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,并分析其变化过程与发展规模。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。
这里为大家整理了数据挖掘课程的重要知识点,图文结合的方式能让大家有一个更清晰的认识。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
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建模步骤
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模型识别
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模型显著性检验
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模型优化
问题提出
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线性最小方差预测的性质
条件无偏最小方差估计值
AR(p)序列预测
MA(q)序列预测
ARMA(p,q)序列预测
非平稳时间序列
确定性分析
1 时间序列的分解
2 确定性因素分解
最常用的确定性分析方法
3 趋势分析
4 季节效应分析
把季节广泛化,凡是呈现出固定的周期性变化的事件,都认为它具有季节效应
5 综合分析
大习题集
随机分析
ARIMA模型
Auto-Regressive模型
异方差的性质
方差齐性变换
条件异方差模型
多元时间序列分析
平稳时间序列建模
虚假回归
单位根检验
协整
误差修正模型
时间序列的预处理
平稳时间序列
时序图和自相关图
平稳性检验
纯随机性检验
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