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《市场调查与预测 Marketing Research》课程教学资源(PPT课件讲稿)第七章 市场定量预测方法
文档格式:PPT 文档大小:579.5KB 文档页数:41
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
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中国科学技术大学:《应用时间序列分析》课程教学资源(课件讲稿)第二章 时间序列的预处理
文档格式:PDF 文档大小:598.37KB 文档页数:34
平稳性检验 纯随机性检验
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《数学建模》课程教学资源(PPT课件讲稿)第六章 多元时间序列分析
文档格式:PPT 文档大小:653KB 文档页数:67
平稳时间序列建模 虚假回归 单位根检验 协整 误差修正模型
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中国科学技术大学:《应用时间序列分析》课程教学资源(课件讲稿)第四章 非平稳序列的确定性分析
文档格式:PDF 文档大小:883.99KB 文档页数:64
时间序列的分解 确定性因素分解 趋势分析 季节效应分析 综合分析 X-11过程
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《时间序列(ARIMA)模型》第2讲 ARMA 模型的干扰分析
文档格式:DOC 文档大小:167.5KB 文档页数:7
ARMA 模型的干扰分析就是对平稳时间序列的均值变化进行显著性检验。先以 AR(1) 过程为例
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《统计学原理》课程教学资源(PPT讲稿)平稳时间序列预测法
文档格式:PPT 文档大小:338KB 文档页数:43
7.1 概述 7.2 时间序列的自相关分析 7.3 单位根检验和协整检验 7.4 ARMA模型的建模
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《时间序列(ARIMA)模型》第3讲 回归与 ARMA 组合模型
文档格式:DOC 文档大小:512KB 文档页数:19
已经学习回归模型和时间序列模型,如果把这两种分析方法结合在一起,有时会得到比 其中任何一种方法都好的预测结果
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中国科学技术大学:《应用时间序列分析》课程教学资源(课件讲稿)第三章 平稳时间序列分析
文档格式:PDF 文档大小:1.75MB 文档页数:153
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
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《测试信号分析与处理》课程教学资源(课件讲稿,打印版)第三章 离散时间序列及其Z变换
文档格式:PDF 文档大小:997.57KB 文档页数:24
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
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