一、概念 时间序列市场预测法，是一种重要的定量预测方法。 1、时间序列预测法的定义 时间序列预测法是根据市场现象的历史资料，运用科学的数学方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。时间序列市场预测法又称历史延伸法或趋势外推法

一､概述 周期性重复出现的一列数码称为序列码。 如：11000，11000，···。在序列码的一个周 期中所包含有的0和1的总数称为序列长度。 也称为循环长度，用M表示。 应用范围：作为数字系统的测试信号，同步 信号及地址码等。在通信､雷达､遥控等领域 内部有广泛的应用。而对于能产生序列码的 电路称为序列码发生器

§4.1 异方差性 一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例 §4.2 序列相关性 一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、案例 §4.3 多重共线性 一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 *七、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

连续系统:各变量均为时间t的连续函数。 离散系统:系统中某一处或几处的信号是脉冲序列或数字编 码。 离散信号:仅在离散的瞬时上变化,是时间的离散函数,呈 现的是脉冲信号或数码信号。 通常把系统中的离散信号是脉冲序列形成的离散系统,称为 采样控制系统或脉冲控制系统;而把数字序列形成的离散系统, 称为采样控制系统或计算机控制系统。 散控制系统分为:采样控制系统:脉冲序列信号; 数字控制系统:数字序列信号

01 时间序列的定义 02 时间序列分析方法简介 03 时间序列分析软件

本章讨论几种常用的时序模块，如计数器、寄存器、移位寄存器以及由它们组成的序列信号发生器等。 计数器可分为同步、异步两种；同步计数器的工作频率高，异步计数器电路简单。 移位寄存器分为左移、右移及双向。 第一节 计数器 一、四位二进制同步计数器 二、四位二进制可逆计数器 三、中规模异步计数器 第二节 寄存器 第三节 序列码发生器 第四节 序列码发生器 一、反馈型序列码发生器 二、计数器型序列码发生器 第五节 时序模块的应用

DNA序列自身编码特征的分析是基因组信息学研究的基础,特别是随着大规模测序的日 益增加,它的每一个环节都与信息分析紧密相关。从测序仪的光密度采样与分析、碱基读出、 载体标识与去除、拼接、填补序列间隙、到重复序列标识、读框预测和基因标注的每一步都 是紧密依赖基因组信息学的软件和数据库。特别是拼接和填补序列间隙更需要把实验设计和 信息分析时刻联系在一起

在寻找基因和致力于发现新蛋白的努力中,人们习惯于把新的序列同已知功能的蛋白序列作 比对。由于这些比对通常都希望能够推测新蛋白的功能,不管它们是双重比对还是多序列比 究隐含于蛋白之中的系统发生的关系,以便于更好地理解蛋白的进化。人们并不只是着眼于 某一个蛋白,而是研究一个家族中的相关蛋白,看看进化压力和生物秩序如何结合起来创造 出新的具有虽然不同但是功能相关的蛋白。研究完多序列比对中的高度保守区域,我们可以 对蛋白质的整个结构进行预测,并且猜测这些保守区域对于维持三维结构的重要性

在生物学的研究中,有一个常用的方法,就是通过比较分析获取有用的信息和知识。达尔文正 是研究比较了 gal pagos finches同其它一些物种的形态学特征,从而提出了自然选择学说 今天,我们对基因和蛋白质序列进行比较,从本质上来讲是同达尔文一样,进行同样的分 析,只不过更加精细,更加详尽。在这个意义上,我们从核酸以及氨基酸的层次去分析序列 的相同点和不同点,以期能够推测它们的结构、功能以及进化上的联系。最常用的比较方法 是序列比对,它为两个或更多个序列的残基之间的相互关系提供了一个非常明确的图谱

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性