◼ 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

第一节时间序列分析的基本概念 第二节平稳性的检验 第三节协整

第一节主要介绍了时间序列分析和预测的基本方法。首先解释了时间序列的形态，常常通过它帮助我们考虑时间序列的四种独立成分：趋势、循环、季节和不规则。通过分离这些成分和测量它们的明显影响，可以预测时间序列的未来值。◼第二节主要介绍了回归分析预测法。市场活动中的许多现象也不例外，其变化与各种影响因素变化之间存在着一定的依存关系。回归分析预测法就是从各种经济现象之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测方法

 方法性工具  差分运算  延迟算子  线性差分方程  ARMA模型  AR模型（Auto Regression Model）  MA模型（Moving Average Model）  ARMA模型（Auto Regression Moving Average model）  平稳序列建模  序列预测  建模步骤  模型识别  参数估计  模型检验  模型优化  序列预测

绪论 统计与统计学 统计学的分科 统计学与其它学科关系 统计数据的搜集 数据的计量与类型 统计数据的来源 调查方案设计 统计数据的质量 统计数据整理和显示 数据的预处理 品质数据的整理与显示 数值型数据整理与显示 统计表 数据分布特征的测度 集中趋势的测度 离散和程度的测度 偏态和峰度的测度 时间序列分析 时间序列的对比分析 长期趋势分析 指数 指数编制的基本问题 加权指数 指数体系

在已进行的齿轮点蚀疲劳寿命预测计算模型的研究基础上,应用随机时间序列分析技术分析处理计算模型中随时间变化的因素,从理论上解决了齿轮寿命预测中的难点,建立了齿轮点蚀疲劳寿命预测的方法系统

一、时间序列的含义又称(动态数列),是指标数值按时间顺序排列而形成的数列。 二、分析方法因素分解法，趋势外推法，自回归分析法

（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

一、引言 快速、经济的核酸序列测序方法的出现使包括分子生物学、遗传学以及生物化学在内的许多 科学领域发生了革命。(Gi bert,1981: Sanger,1981)这项技术的发展同时也使人们需 要构建公用数据库来存储在全世界范围的实验室内得到的序列信息(Benson et al.1997 Stoesser et al.1997)。由于提交到数据库中的序列需要进行分析和解释,同时已经存在 的数据库中的条目需要进行辨识和修补以供研究人员进一步研究之用,因此随着公用数据库 的建立,生物信息学和计算生物学逐渐走向成熟

主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。 时间序列的分解:季节调整 趋势分解 平滑方法:指数平滑