序列分析

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R语言时间序列分析
利用全国卷烟销量数据,采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型,并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。
时间序列分析预测法
时间序列分析预测法分为三类: 平滑预测法:采用移动平均和指数平滑方法,平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法:利用历史数据拟合趋势函数,预测未来趋势。 平稳时间序列预测法:估计模型参数,根据历史数据预测未来值。
Matlab时间序列分析代码
时间序列数据分析的Matlab实现代码。
时间序列分析资源包
本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码,详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列,主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现,时间单位可以是年、季度、月等。
基于ARMA模型的时间序列分析
使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合,代码中有详细注释,便于学习理解。
地学中的时间序列分析技术
时间序列(Time Series)在地学研究中广泛应用,涉及时域和频域两种基本形式。时域分析具有时间定位能力,但频域分析如Fourier变换则更适合处理非平稳序列,如河川径流、地震波、暴雨等。这些现象具有趋势性、周期性和随机性特征,需要多时间尺度的分析方法。
数学建模中的时间序列分析
探讨时间序列分析的基础知识,参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模,适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂,侧重于实际操作。
协整分析与时间序列建模
这一算法是一种基于MATLAB编写的协整建模工具,能够直接应用于数据序列的分析。
ARMA模型时间序列分析Python代码
使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。
数据分析算法的序列模式及其关联分析
购物篮数据经常包含顾客购买商品的时间信息,可以利用这些信息将顾客的购物行为整合成事务序列。然而,传统的关联模式概念仅关注商品的同时出现关系,忽视了数据中的时间序列信息。对于识别动态系统的重要特征或预测特定事件的发生,时间序列信息可能具有重要价值。