▪ 10.1 时间序列分解 ▪ 10.2 长期趋势分析 ▪ 10.3 季节变动分析 ▪ 10.4 循环波动分析 ▪ 10.5 时间序列的自相关分析 ▪ 10.6 时间序列的动态分析指标 ▪ 10.7 景气循环分析

一、绪论 1.1 什么是时间序列模型 1.2 时间序列分析在经济分析中的作用 1.3 时间序列分析简明发展史 二、基础理论篇 三、基本应用篇

1.用例与协作（use case & collaboration） 一）用例(用况、用案） 定义1：用例是对一个参与者（actor）使用系统的一项功能时所进行的交互过程的一个文字描述序列。 定义2：用例是系统、子系统或类 与 外部的参与者（actor）交互的动作序列的说明，包括可选的动作序列和会出现异常的动作序列

• 掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌握序列的基本运算，并会判断序列的周期性。 • 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的概念并会判断，掌握线性移不变系统及其因果性/稳定性判断的充要条件。 • 理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单位抽样响应。 • 了解对连续时间信号的时域抽样，掌握奈奎斯特抽样定理，了解抽样的恢复过程

• 隐马尔科夫模型 – 隐马尔科夫模型概述 – 任务1：计算观察序列的概率 – 任务2：计算能够解释观察序列的最大可能 的状态序列 – 任务3：根据观察序列寻找最佳参数模型 • 词性标注

掌握序列的概念及其几种典型序列的定义,掌 握序列的基本运算,并会判断序列的周期性。 掌握线性/移不变/因果/稳定的离散时间系统的 概念并会判断,掌握线性移不变系统及其因果性/ 稳定性判断的充要条件。 理解常系数线性差分方程及其用迭代法求解单 位抽样响应。 了解对连续时间信号的时域抽样,掌握奈奎斯 特抽样定理,了解抽样的恢复过程

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

2.1 引言 2.2 序列的傅里叶变换的定义及性质 2.3 周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示式 2.4 时域离散信号的傅里叶变换与模拟 信号傅里叶变换之间的关系 2.5 序列的Z变换 2.6 利用Z变换分析信号和系统的频域特性

第13单元文档读写与打印 本单元教学目标 介绍在文档/视图结构中文档读写的基本手段——序列化,以及文档打印的编程技术。 学习要求 理解序列化的基本思想和MFC的打印工作流程,可编写相应的处理程序

时间序列数据或截面数据都是一维数据。例如时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在截面空间上的数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）