第五章时间序列分析一、单项选择题1.构成时间数列的两个基本要素是( C )（2012年1月）A.主词和宾词B.变量和次数C.现象所属的时间及其统计指标数值D.时间和次数2．某地区历年出生人口数是一个( B )（2011年10月）A．时期数列

时间序列分析第五章非平稳序列的随机分析

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时间序列分析-第五章 时间序列的预报 PPT

（2）计算同月（或季）平均数，即1n y j n i1 yij（3）计算总平均数，即1 nmynmi 1yijj 1（4）计算季节指数，即Sjyj y（5）调整：计算调整系数a m

图（1）考虑对该序列进行1阶差分运算，同时考察差分序列的平稳性，在原程序基础上添加相关命令，程序修改如下：图（2）时序图显示差分后序列difx没有明显的非平稳特征。（2）“identify var=x(1);”，使用该命令可以识别差分后序列

佛山科学技术学院应用时间序列分析实验报告实验名称第五章非平稳序列的随机分析一、上机练习通过第4章我们学习了非平稳序列的确定性因素分解方法，但随着研究方法的深入和研究领域的拓宽，我们发现确定性因素分解方法不能很充分的提取确定性信息以及无法提供

Var(xt)Var ( t)2 ARIMA模型建模步骤获得 观 察 值 序平稳性 பைடு நூலகம்验NY 白噪声 检验NY分 析 结 束列 差分 运算拟合ARMA 模型例5

q1 ,, qn 为非零移动平均系数的阶数 如果自相关和移动平滑部分都有省缺，可以简记为ARIMA (( p1 ,, pm ), d , (q1 ,, qn ))例5.8 对191

可编辑ppt20可编辑ppt21计性质或预测序列将来的发展可编辑ppt13时域分析方法的发展过程基础阶段 核心阶段 完善阶段可编辑ppt14基础阶段G.U.Yule1927年，自回

时间序列分析第五章作业班级：09数学与应用数学 学号： 姓名： 习题5.71、 根据数据，做出它的时序图及一阶差分后图形，再用ARIMA 模型模拟该序列的发展，得出预测。根据输出的结果，我们知道此为白噪声，为非平稳序列，同时可以得出序列t

25例：某企业上半年工人数和工业总产值资料如下，试计算：第一季度工人的平均月劳动生产率时 间 月初人数 1月 2000 2月 2020 3月 2025 4月 2040工业总产值 （

上机指导第五章拟合ARIMA模型由于ARMA模型是ARIMA模型的一种特例，所以在SAS系统中这两种模型的拟合都放在了ARIMA过程中。我们已经在第3章进行了ARMA模型拟合时介绍了ARIMA过程的基本命令格式。再次以临时数据集exampl

第五章时间序列分析一、单项选择题1.构成时间数列的两个基本要素是( C )（20XX年1月）A.主词和宾词B.变量和次数C.现象所属的时间及其统计指标数值D.时间和次数2．某地区历年出生人口数是一个( B )（20XX年10月）A．时期数列

❖ 足够多次的差分运算可以充分地提取原序列中的 非平稳确定性信息❖ 但过度的差分会造成有用信息的浪费例5.4❖ 假设序列如下xt 0 1t at❖ 考察一阶差分后序列和二阶差分序列

此外，5.2节的推论2.9告诉我们如果ARMA模型的白 噪声是独立序列，最佳线性预测就是最佳预测。尽管它是 根据全部历史资料作预测得到的，但是历史资料充分多后， 可以认为最佳线性预

32环比增长速度 定基增长速度年距增长速度ai ai 1 ai 100 ﹪ ai 1 ai 1 ai a0 ai 100 ﹪ a0 a0年距发展速度 100 ﹪ 定基增

第五章时间序列的模型识别前面四章我们讨论了时间序列的平稳性问题、可逆性问题，关于线性平稳时间序列模型，引入了自相关系数和偏自相关系数，由此得到ARMA(p, q)统计特性。从本章开始，我们将运用数据开始进行时间序列的建模工作，其工作流程如下

第五章拟合ARIMA模型由于ARMA模型是ARIMA模型的一种特例，所以在SAS系统中这两种模型的拟合都放在了ARIMA过程中。我们已经在第3章进行了ARMA模型拟合时介绍了ARIMA过程的基本命令格式。再次以临时数据集example5_1

第五章时间序列分析一、单项选择题1.构成时间数列的两个基本要素是( C )（2012年1月）A.主词和宾词B.变量和次数C.现象所属的时间及其统计指标数值D.时间和次数2．某地区历年出生人口数是一个( B )（2011年10月）A．时期数列