時間序列分析方法概述(PPT 83頁)

參數估計的基礎知識
時間序列平滑方法
時間序列模型的回歸方法
時間序列分析方法確定型時間序列模型的參數估計
教學大綱
總體和個體
樣本和樣本容量
隨機變量
離散型隨機變量與連續型隨機變量
總體、隨機變量、樣本間的聯係
樣本與所抽自的總體具有相同的分布
統計量
樣本與總體之間的關係
對總體的描述——隨機變量的數字特征
研究數字特征的必要性
數學期望的性質
方差
方差的意義
方差的性質
數學期望與方差的圖示
樣本分布的數字特征
樣本平均數
樣本方差和標準差
估計方法
估計量的優良性
無偏性
無偏性的定義
有效性
有效性的定義
無偏有效估計量的意義
一致性
參數和統計量
參數估計
參數的定義和分類
參數在方程中的作用
對參數的約束
確定性時間序列模型的參數估計
移動平均法
簡單移動平均法
二次移動平均法
指數平滑法
一次指數平滑法
一次指數平滑法的性質
二次指數平滑法
二次指數平滑統計量的性質
高次指數平滑法
季節性指數平滑法
若模型為：Yt =（b0 + b1t）St + ε t
若模型為：Yt = b0 + b1t + St + ε t
最小二乘估計
線性模型的最小二乘估計）
實例
計算結果
趨勢圖
二次曲線(Second Degree Curve)
二次曲線實例
二次曲線計算過程
二次曲線計算結果
二次曲線趨勢圖
指數曲線
指數曲線a、b 的求解方法
實例及計算結果
指數曲線趨勢圖
修正指數曲線
修正指數曲線(求解k、a、b 的三和法)
龔鉑茨曲線(Gompertz curve)
Gompertz曲線(求解k、a、b 的三和法)
Gompertz曲線(實例)
Gompertz曲線（計算結果）
Gompertz曲線趨勢圖
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