河南中医药大学：《应用统计学》课程教学资源（电子教案）17教学设计 第13章 时间序列分析和预测（1/2）

（一）理论课程 1《空间解析几何》 2《离散数学》 3《时间序列分析》 4《数值计算方法》 5《运筹与优化》 6《Python 程序设计》 7《常微分方程》 8《大数据技术原理及应用》 9《复变函数论》 10《概率统计》 11《高等代数》 12《面向对象程序设计》 13《数据结构与算法》 14《数据库原理及应用》 15《数据挖掘》 16《数理统计》 17《数学分析（1）》 18《数学分析（2）》 19《数学建模(1)》 20《数学建模(2)》 21《数学软件及应用》 （二）实验课程 22《时间序列分析》 23《数据结构与算法》 24《数学软件及应用》 25《数值计算方法》 26《Python 程序设计》 27《大数据技术原理及应用》实验 28《面向对象程序设计》 29《数据库原理及应用》课程 30《数据挖掘》 31《数理统计》 （三）实践课程 32《专业教育》 33《web 数据挖掘与电子商务项目实训》 34《技能实训》教学大纲 35《客户数据分析项目设计》 36《数学建模(1)》 37《数学建模(2)》 38《中文文本数据挖掘项目实训》 39《综合项目实训》教学大纲 40《毕业设计（论文）》教学大纲 41《毕业实习》教学大纲

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

 差分运算  ARIMA模型  Auto-Regressive模型  异方差的性质  方差齐性变化  条件异方差模型

DF 检验要求模型 的随机 扰动项 t e 独立同分 布。但在实际应用中这 一条件往往不 能满足（如上一节中的有关例子）。一般来说，如果估计 模型的 DW 值偏离 2 较大，表明随机扰动 项是序列相关的，在这种情 况下使用 DF 检验可能会导致偏误，需要 寻找新的检验方法

《专业导论》 《认识实习》 《高等数学》 《线性代数及其应用》 《国民经济统计学》 《随机过程》 《运筹学》 《实用回归分析》 《应用计算软件（SPSS）》 《概率论》 《企业经营统计》 《应用时间序列分析》 《非参数统计》 《实用统计软件（R 语言）》 《抽样技术与应用》 《应用多元统计分析》 《大数据技术》 《Python 语言与数据挖掘》 《探索性数据分析》 《数据可视化》 《统计推断》 《统计建模》 《装备制造企业统计学》 《统计专业英语》 《社会统计与社会调查方法》 《空间数据分析》 《数理统计》 《毕业实习》 《毕业设计（论文）》

根据现场位移监测提出1种工程预测方法。利用现场测量的围岩或支护的位移对未来位移发展趋势作出定量预测。在预测位移的基础上,应用数值方法可以预测支护围岩压力、应力及安全度随时间发展的趋势。这种预测方法可用于岩石工程安全监控、支护设计、施工效果评价及预测

第一章EViews软件使用初步 第二章线性回归分析 第三章非线性模型 第四章传统时间序列分析 第五章ARMA模型应用 第六章动态计量模型基础 第七章多方程模型 第八章条件异方差模型 第九章Panel Data模型 第十章离散及受限因变量模型 第十一章EViews编程基础

5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用：中国CPI通胀率的AR模型

根据非线性科学的混沌理论、分形理论和孤立子理论,从学科交叉的角度 对目前气象科学中关于非线性问题的研究进展进行综合评述,内容包括大尺度环 流突变与多平衡态、非线性波动及波流相互作用孤立波与阻塞高压、海气相互作 用、中小尺度天气、大气运动的混沌性及可预报性、时间序列资料的处理及应用、非 线性科学与气象科学的关系等