第一节离散时间系统 第二节离散时间信号序列 第三节Z正变换 第四节Z反变换 第五节Z变换的性质 第六节Z变换与拉普拉斯变换的关系 第七节离散信号的Z变换

一、单位根过程 1、平稳过程与非平稳过程的差异 平稳时间序列具有如下特性： 具有常定均值，序列围绕在长期均值周围波动；

一、 ρs与φSS的估计 设 Y1，Y2，…，YN是序列｛Yt｝的一段观测资料，N 为样本长 度

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

01 建模步骤 02 单位根检验 03 模型识别 04 参数估计 05 模型检验 06 模型优化 07 序列预测

实验一 Eviews 软件的基本操作.1 实验二 一元回归模型 .10 实验三 多元和非线性回归模型 .20 实验四 多重共线性 .29 实验五 异方差性 .38 实验六 自相关性 .49 实验七 滞后变量模型 .63 实验八 虚拟解释变量模型 .75 实验九 模型设定误差诊断与检验 .82 实验十 联立方程模型 .90 实验十一 平稳时间序列分析 .106 实验十二 非平稳时间序列分析（一） .118

01 因素分解理论 02 因素分解模型 03 指数平滑预测模型 04 ARIMA季节加法模型 05 ARIMA季节乘法模型

◼ 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