时间序列的预处理.ppt
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1、第二章 时间序列的预处理,2.1 时间序列的平稳性 2.2 平稳性检验 2.3 纯随机性检验,时间序列方法作为统计学的一个专业分支,遵循数理统计学的基本原理。,分布函数(密度函数)体现所有统计特征 统计特征的计算原理相同 根据样本推断总体(统计预测),概率分布,概率分布族的定义,实际应用的局限性,特征统计量,特征统计量,特征统计量,时间序列的平稳性,时间序列的平稳性,时间序列的平稳性,服从正态分布,自协方差为0, 方差为常数,时间序列的平稳性,平稳时间序列的统计性质,常数均值 自协方差函数和自相关函数只依赖于时间的平移长度而与时间的起止点无关 延迟k自协方差函数 延迟k自相关系数,自相关系数的
2、性质,规范性 对称性 非负定性 非唯一性 (第三章),平稳时间序列的意义,时间序列数据结构的特殊性 可列多个随机变量,而每个变量只有一个样本观察值 平稳性的重大意义 极大地减少了随机变量的个数,并增加了待估变量的样本容量 极大地简化了时序分析的难度,同时也提高了对特征统计量的估计精度,平稳性的检验(图检验方法),时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质,平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动,而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 自相关图检验 平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加,平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零,例
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