時間序列分析基本知識講解(ppt 92頁)

統計分析的數據
時間序列分析（time series analysis）
時間序列的定義
圖1.1 某醫科大學附屬醫院1980年~1999年逐月出院患者數
時間序列與隨機過程
1.1 時間序列的分解
“加法式” 與 “乘法式”迭加
借助時間序列進行預測的依據
1.2 指數平滑法
典型案例
指數平滑預測的通式
擬合過程
當前平滑結果與曆史值的關係
指數平滑法實現預測的本質意義
權重係數的特點
平滑係數α的確定 —— 誤差極小原則
擬合效果與預測效果
1.3 ARIMA模型
“時序”建模的三個階段
時間序列的平穩性 ——嚴平穩
時間序列的平穩性 ——寬平穩
平穩性的判斷
（1）數據圖檢驗法
（2）自相關、偏自相關函數檢驗法
（3）特征根檢驗法
模型表達式
後移算子
差分
差分的應用目的
季節差分和的假設檢驗
樣本自相關函數的求解
樣本偏自相關函數的求解
樣本偏自相關函數的一般求解
模型的參數估計
模型的診斷檢驗-平穩可逆性檢驗
模型的診斷檢驗-殘差序列檢驗
模型的診斷檢驗-過擬合檢驗
殘差序列的一攬子檢驗
時間序列的譜分析（spectral analysis）
窗寬的選擇：
Nyquist采樣定理
“特征峰”的提示意義
白噪聲
殘差序列的白噪聲檢驗
1.5 時間序列的分析報告（時域）
1.5 時間序列的分析報告（頻域）
小 結

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