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河南中医药大学:《应用统计学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第13章 时间序列分析和预测

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◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测
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第13章时间序列分析和预测 授课教师:刘俊娟

授课教师:刘俊娟 第13章 时间序列分析和预测

第13章时间序列分析和预测 本章是在相关回归分析的基础上,系统地介绍时间序列( 数据)的分析和预测方法。主要讨论时间序列的构成要素 ,描述性分析方法,时间序列预测的步骤,以及3种典型 的时间序列数据预测的具体过程和方法

第13章 时间序列分析和预测 2 本章是在相关回归分析的基础上,系统地介绍时间序列( 数据)的分析和预测方法。主要讨论时间序列的构成要素 ,描述性分析方法,时间序列预测的步骤,以及3种典型 的时间序列数据预测的具体过程和方法

导入—统计应用:预测粮食产量 下面是我国19902010年的粮食产量数据(单位:万吨)。 问题:怎么预测以L年份粮食产量年份粮食产量 19904462价格260)452637 后年度的产量? Q 43529.3 2002 45705.8 曲线走势而非直线19244258200830695 走势(二阶?三节m1 45648.8 2004 46964.9 1994 2005 48402.2 ?四阶?五阶?) 收盘价格(元) 1995 466182006498042 ①选择哪个预测方程?:16654535200750603 ②如何评价预测模型的21997494171200852870.9 好坏? 01993。4565122985 2009 53082.1 1213141 ③跟时间有关的数据 1999 50838.6 2010 54641.0 2000 46217.8

导入——统计应用:预测粮食产量 ◼ 下面是我国1990—2010年的粮食产量数据(单位:万吨)。 3 年份 粮食产量 年份 粮食产量 1990 44624.3 2001 45263.7 1991 43529.3 2002 45705.8 1992 44265.8 2003 43069.5 1993 45648.8 2004 46964.9 1994 44510.1 2005 48402.2 1995 46661.8 2006 49804.2 1996 50453.5 2007 50160.3 1997 49417.1 2008 52870.9 1998 51229.5 2009 53082.1 1999 50838.6 2010 54641.0 2000 46217.8 ◼ 问题:怎么预测以 后年度的产量? ◼ 曲线走势而非直线 走势(二阶?三节 ?四阶?五阶?) ① 选择哪个预测方程? ② 如何评价预测模型的 好坏? ③ 跟时间有关的数据。 0 2 4 6 8 10 12 14 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 收盘价格(元) 收盘价格(元)

第13章时间序列分析和预测 13.1时间序列及其成分(重点) 13.2时间序列的描述性分析 133时间序列的预测程序(重点) 13.4平稳序列的预测(重点)(难点) 135趋势型序列的预测(重点)(难点) 13.6复合型序列的分解预测

第13章 时间序列分析和预测 ◼ 13.1 时间序列及其成分 ◼ 13.2 时间序列的描述性分析 ◼ 13.3 时间序列的预测程序 ◼ 13.4 平稳序列的预测 ◼ 13.5 趋势型序列的预测 ◼ 13.6 复合型序列的分解预测 4 (重点) (重点) (重点) (重点) (难点) (难点)

13.1时间序列及其成分 1.时间序列及其构成要素 2.时间序列的分类和成分

13.1 时间序列及其成分 1. 时间序列及其构成要素 2. 时间序列的分类和成分 5

时间序列( times series) 1.同—现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列。 2形式上由两部分组成 ①现象所属的时间;(1990年—2010年) ②现象在不同时间上的观察值。(每年的粮食产量) 3.排列的时间除了年份,还有其他的吗? 排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式

时间序列(times series) ◼ 1. 同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的数列。 ◼ 2.形式上由两部分组成: ① 现象所属的时间; ② 现象在不同时间上的观察值。 ◼ 3. 排列的时间除了年份,还有其他的吗? ⚫ 排列的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。 6 (1990年——2010年) (每年的粮食产量)

时间序列的分类 1.平稳序列( stationary series) 口基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平 上波动; 口或虽有波动,但不存在某种规律,其波动可以看成是随机的 2.非平稳序列(non- stationary series) 包含趋势、季节性或周期性的序列,可能只含有其中一种成分, 也可能是几种成分的组合

时间序列的分类 1. 平稳序列(stationary series)  基本上不存在趋势的序列,各观察值基本上在某个固定的水平 上波动;  或虽有波动,但不存在某种规律,其波动可以看成是随机的 。 2. 非平稳序列 (non-stationary series) ▪ 包含趋势、季节性或周期性的序列,可能只含有其中一种成分, 也可能是几种成分的组合。 7

时间序列的分类 时间序列 平稳序列 非平稳序列 有趋势季节性周期性复合型 序列序列序列序列

时间序列的分类 8 时间序列 平稳序列 非平稳序列 有趋势 序列 复合型 序列 季节性 序列 周期性 序列

时间序列的成分 时间序列的成分 趋势季节性|周期性随机性 T 线性趋势非线性趋势

时间序列的成分 9 时间序列的成分 趋势 T 季节性 S 周期性 C 随机性 I 线性趋势 非线性趋势

时间序列的成分 1.趋势( trend 口时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动, 也称长期趋势; 口可以是线性的,可以是非线性的。 2.李节性( seasonality) 也称季节变动( Seasonal fluctuation) 时间序列在一年内重复出现的周期性波动 例如:销售旺季、销售淡季;旅游旺季、旅游淡季等 10

时间序列的成分 1. 趋势(trend)  时间序列在长期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动, 也称长期趋势;  可以是线性的,可以是非线性的。 2. 季节性(seasonality) ▪ 也称季节变动(Seasonal fluctuation) ▪ 时间序列在一年内重复出现的周期性波动; ▪ 例如:销售旺季、销售淡季;旅游旺季、旅游淡季等 10

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