(5.2.1)--时间序列分析和预测(含实例及代码).pdf

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1、2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ 158910 收藏 911分类专栏：统计 时序2018-09-17 21:37:34版权导论研究时间序列主要目的：进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。时间序列预测法的基本特点假设事物发展趋势会延伸到未来预测所依据的数据具有不规则性不考虑事物发展之间的因果关系时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看：传统的时间序

2、列分析和现代时间序列分析。一、时间序列及其分解时间序列（time series）是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。时间序列：（1）平稳序列（stationary series）是基本上不存在趋势的序列，序列中的各观察值基本上在某个固定的水平上波动，在不同时间段波动程度不同，但不存在某种规律，随机波动（2）非平稳序列（non-stationary series）是包含趋势、季节性或周期性的序列，只含有其中一种成分，也可能是几种成分的组合。可分为：有趋势序列、有趋势和季节性序列、几种成分混合而成的复

3、合型序列。趋势（trend）：时间序列在长时期内呈现出来的某种持续上升或持续下降的变动，也称长期趋势。时间序列中的趋势可以是线性和非线性。季节性（seasonality）：季节变动（seasonal fluctuation）,是时间序列在一年内重复出现的周期波动。销售旺季，销售淡季，旅游旺季、旅游点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ fluctuation），是时间序列中呈现出来的围绕长期趋势的一种波浪形或振荡式波动。周期性是由商业和经济活

4、动引起的，不同于趋势变动，不是朝着单一方向的持续运动，而是涨落相间的交替波动；不同于季节变动，季节变动有比较固定的规律，且变动周期大多为一年，循环波动则无固定规律，变动周期多在一年以上，且周期长短不一。周期性通常是由经济环境的变化引起。除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。时间序列的成分可分为4种：趋势（T）、季节性或季节变动（S）、周期性或循环波动（C）、随机性或不规则波动（I）。传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些

5、成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。按4种成分对时间序列的影响方式不同，时间序列可分解为多种模型：加法模型（additive model），乘法模型（multiplicative model）。乘法模型：二、描述性分析1、图形描述2、增长率分析是对现象在不同时间的变化状况所做的描述。由于对比的基期不同，增长率有不同的计算方法。（1）增长率（growth rate）：增长速度，是时间序列中报告期观察值与基期观察值之比减1后的结果，用%表示。由于对比的基期不同，可分为环比增长率和定基增长率。环比增长率：是报告期观察值与前一时期观察值之比减1，说

6、明现象逐期增长变化的程度；定基增长率是报告期观察值与某一固定时期观察值之比减1，说明现象在整个观察期内总的增长变化程度。设增长率为G：环比增长率：定基增长率：（2）平均增长率（average rate of increase）：平均增长速度，是时间序列中逐期环比值（环比发展速度）的几何平均数减1的结果：n:环比值的个数点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ annual timeseries plot），需要将每年的数据分开画在图上，横轴只有

7、一年的长度，每年的数据分别对应纵轴。如果时间序列只存在季节成分，年度折叠时间序列图中的折线将会有交叉；如果时间序列既含有季节成分又含有趋势，则年度折叠时间序列图中的折线将不会有交叉，若趋势上升，后面年度的折线将会高于前面年度的折线，若下降，则后面年度的折线将会低于前面年度的折线。2、选择预测方法确定时间序列类型后，选择适当的预测方法。利用时间数据进行预测，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。时间序列的预测方法：传统方法：简单平均法、移动平均法、指数平滑法等，现代方法：Box-Jenkins 的自回归模型（ARMA）。一般来说，任何时间序列都会有不规则

8、成分存在，在商务和管理数据中通常不考虑周期性，只考虑趋势成分和季节成分。不含趋势和季节成分的时间序列，即平稳时间序列只含随机成分，只要通过平滑可消除随机波动。因此，这类预测方法也称平滑预测方法。点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ error）:Y:观测值，F：预测值，n预测值个数 由于预测误差的数值可能有正有负，求和的结果就会相互抵消，这种情况下，平均误差可能会低估误差。（2）平均绝对误差（mean absolute deviation）

9、是将预测误差取绝对值后计算的平均无擦，MAD：平均绝对误差可避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。（3）均方误差（mean square error）:通过平方消去误差的正负号后计算的平均误差，MSE:（4）平均百分比误差和平均绝对百分比误差ME,MAD,MSE的大小受时间序列数据的水平和计量单位的影响，有时并不能真正反映预测模型的好坏，只有在比较不同模型对同一数据的预测时才有意义。平均百分比误差（mean percentage error，MPE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）则不同，它们消除了时间序列数据

10、的水平和计量单位的影响，是反映误差大小的相对值。4、平稳序列的预测平稳时间序列只含有随机成分，预测方法：简单平均法、移动平均法、指数平滑法。主要通过对时间序列进行平滑以消除随机波动，又称平滑法。平滑法可用于对时间序列进行短期预测，也可对时间序列进行平滑以描述序列的趋势（线性趋势和非线性趋势）。（1）简单平均法：根据已有的t期观察值通过简单平均法来预测下一期的数值。设时间序列已有的t期观察值为,则t+1期的预测值为：到了t+1期后，有了t+1期的实际值，t+1期的预测误差为：=t+2期预测值：简单平均法适合对较为平稳的时间序列进行预测，即当时间序列没有趋势时，用该方法比较好。但如果时间序列有趋势

11、或季节成分，该方法的预测则不够准确。简单平均法将远期的数值和近期的数值看作对未来同等重要。从预测角度，近期的数值比远期的数值对未来有更大的作用，因此简单平均法预测的结果不够准确。（2）移动平均法（moving average）：通过对时间序列逐期递移求得平均数作为预测值的一种预测方法，有简单移动平均法（simplemoving average）和加权移动平均法（weighted moving average）.简单移动平均将最近k期数据加以平均，作为下一期的预测值。设移动平均间隔为k(1k1，则增长率随着时间t的增加而增加；若0,1，则预测值逐渐降低以到0为极限。为确定,，可采用线性化手段将其

12、化为对数直线形式，两端取对数：根据最小二乘原理，按直线形式的常数确定方法求得,求出,后，再取其反对数，即可得到,。ii:多阶曲线:有些现象变化形态复杂，不是按照某种固定的形态变化，而是有升有降，在变化过程中可能有几个拐点。这时就需要拟合多项式函数。当只有一个拐点时，可拟合二项曲线，即抛物线；当有两个拐点时，需要拟合三阶曲线；有k-1个拐点时，需要拟合k阶曲线。6、复合型序列的分解预测复合型序列是指含有趋势、季节、周期和随机成分的序列。对这类序列的预测方法是将时间序列的各个因素依次分解出来，然后进行预测。由于周期成分的分析需要有多年的数据，实际中很难得到多年的数据，因此采用的分解模型为：预测方法

13、有：季节性多元回归模型、季节自回归模型和时间序列分解法预测。分解法预测步骤：第一步：确定并分离季节成分。计算季节指数，以确定时间序列中的季节成分。然后将季节成分从时间序列中分离出去，即用每一个时间序列观察值除以相应的季节指数，以消除季节性。第二步：建立预测模型并进行预测。对消除了季节成分的时间序列建立适当的预测模型，并根据这一模型进行预测。第三步：计算最后的预测值。用预测值乘以相应的季节指数，得到最终的预测值。（1）确定并分离季节成分季节性因素分析是通过季节指数来表示各年的季节成分，以此描述各年的季节变动模式。i:计算季节指数（seasonal index）点赞161评论44分享收藏911打赏

14、举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ 1万+时间序列预测（四）LSTM模型 文章链接（一）数据预处理（二）AR模评论季节指数刻画了序列在一个年度内各月或各季度的典型季节特征。在乘法模型中，季节指数以其平均数等于100%为条件而构成的，反映了某一月份或季度的数值占全年平均值的大小。若现象的发展没有季节变动，则各期的季节指数应等于100%；若某一月份或季度有明显的季节变化，则各期的季节指数应大于或小于100%。因此，季节变动的程度是根据各季节指数与其平均数（100%）的偏差程度来

15、测定的。季节指数计算方法较多，移动平均趋势剔除法步骤：第一步：计算移动平均值（若是季节数据，采用4项移动平均，月份数据则采用12项移动平均），并对其结果进行中心化处理，即将移动平均的结果再进行一次二项移动平均，即得出中心化移动平均值（CMA）。第二步：计算移动平均的比值，即季节比率，即将序列的各观察值除以相应的中心化移动平均值，然后计算出各比值的季度或月份平均值。第三步：季节指数调整。由于各季节指数的平均数应应等于1或100%，若根据第二步计算的季节比率的平均值不等于1，则需要进行调整。具体方法：将第二步计算的每个季节比率的平均值除以它们的总平均值。ii:分离季节成分计算出季节指数后，可将各实

16、际观察值分别除以相应的季节指数，将季节成分从时间序列中分离出去：结果即为季节成分分离后的序列，反映了在没有季节因素影响下时间序列的变化形态。iii:建立预测模型并进行预测7、时序案例分析https:/ 参考：贾俊平统计学第六版统计学pdf及课后答案：链接:https:/ 提取码:ktxq 优质评论可以帮助作者获得更高权重liwx66:一个微不足道的疑惑，平均增长率那里的公式是否有点问题？6 月前回复mengjizhiyou回复:谢谢指出来，马上改掉6 月前回复liwx66回复:或许只是我看错了吧。6 月前回复siyan985:博主文章中的图片是来自书里吗？能分享一下这本书吗？求6 月前回复me

17、ngjizhiyou回复:链接:https:/ 提取码:ktxq6 月前回复3在盘子里想家的鱼:楼主，有个小问题想问，查了很多资料都没搞明白，简单的线性趋势的数据，时间序列模型和一元线性回归有什么差别？如果自相关检验不显著说明什么？这种情况存在么？谢谢呀7 月前回复mengjizhiyou回复ln_zi:是的26 天前回复ln_zi回复mengjizhiyou:楼主，时序分析当中的线性趋势部分，自变量应为时间，因变量则是观测值吧？1 月前回复mengjizhiyou回复:不客气。7 月前回复在盘子里想家的鱼回复mengjizhiyou:楼主太棒了吧，感谢感谢！()7 月前回复mengjizhi

18、you回复:1.区别在于对数据的假设：回归分析中，假设数据是相互独立的，所以数据顺序可以任意交换。5点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ time series data mining主要包括decompose(分析数据的各个成时间序列预测算法总结julyclj55555的博客 5万+时间序列算法 time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个时间序列预测经典教程Tiger数学之家的博客 1085

19、一、资源简介 今天给大家分享一份关于时间序列上机器学习建模处理的教程，时间序列预测分析方法(一):相关分析_满腹的小不甘5-16时间序列预测分析方法(一):相关分析 针对特定的预测问题,只是拥有数据还不够时间序列预测_ai543064193的博客5-8许铁-巡洋舰科技认为:“时间序列预测”本身包含了多种类型的问题,而这些问题存时间序列分析案例与讲解11-02时间序列分析与讲解，很好用的。主要包括指数平滑法，ARIMA，季节波动等时间序列分析笔记（待整理）joeland209的博客 3万+判断是否序列是否平稳：1.ADF-test，null：有单位根（不平稳），alternative时间序列预测

20、(中)_张俊红5-18当数据是平稳时间序列时可以使用前面的三个模型,当数据是非平稳时间序列时,使用ARIMA算法进行时间序列预测。_fwj_ntu的博客5-7本文以行健宏扬中国为例,提取数据,使用ARIMA算法进行时间序列预测。爬取数据挖掘之时间序列分析zjlamp的博客 4万+按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,Xt表示一个随机事件的时间序列。时建模时可以随机选取数据作为训练集或验证集。时序分析中，假设数据是相关的。建模时，需要按时间顺序选取数据，不能用后面时间的数据建模预测前面时间的数据，否则会出现利用未来数据预测过去走向的问题。2.联系：两者的表达形式类似，唯一的区别在于时序中的因变

21、量也是自变量。3.不显著怎么办？首先你得确定数据是否是时序数据，如果确定是但自相关检验不显著，则进行差分等处理，因为时序数据里面可能包含了噪声。正常情况下时序数据经过处理后自相关都会显著的。如果进行各种处理后，还是不显著，那证明这个数据不是时序数据。7 月前回复在盘子里想家的鱼:特别好，特别清晰7 月前回复mengjizhiyou回复:谢谢支持7 月前回复YouKiB:楼主，我也在做时序，请问下如果以一年为一个节点上升突变，用什么模型预测可以9 月前回复mengjizhiyou回复:这个突变具体是指？你要预测突变吗？还是突变在这个一年里只是异常值？9 月前回复m0_49261002:你好作者，

22、想请教你一个问题，可以加个QQ吗？3578784069 月前回复qq_45814777:你好作者，想请教你一个问题，可以加个QQ吗？308592992810 月前回复mengjizhiyou回复:可以私信的10 月前回复可乐(live):你好，代码是用的什么软件写的？10 月前回复mengjizhiyou回复:PyCharm python310 月前回复别宝贝:很棒哦1 年前回复mengjizhiyou回复:谢谢1 年前回复马里奥?:楼主还在吗，请问这次疫情是季节性预测吗1 年前回复马里奥?回复weixin_43665943:请问大佬怎么处理啊。1年前回复1weixin_43665943回复:

23、疫情使用季节性预测需要对数据进行一定的处理，否则不会非常准确1 年前回复点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ 1384时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包神经网络时间序列预测源代码（适合初学者）08-23先加载excel文件中的数据，再训练，最后预测出未来几步的数据走势。预测步时间序列-案例按步骤详解-（SPSS建模）Not Found黄小包 2万+时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，通过观察历史数

24、据的变化时间序列分析-ARIMA模型蓁蓁尔的博客 7万+http:/ 指数平滑法对时间序代码详解：以股票预测为例，揭秘时间序列预测读芯术的博客 6408全文共4109字，预计学习时长8分钟 从在线API中提取股票价格数据，使用配备时间序列预测(上)张俊红 360总第216篇/张俊红预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们使用ARIMA算法进行时间序列预测。fwj_ntu的博客 1万+使用ARIMA算法进行时间序列预测。时间序列相似性度量-DTWxsdxs的博客 2万+1.背景 最近项目中遇到求解时间序列相似性问题，这里序列也可以看成向量。MATLAB 时间序列预测算法（有代码）qq

25、_37834658的博客 3万+#MATLAB 时间序列预测算法（有代码）#最近在学习时间序列，找了很多资时间序列预测颹蕭蕭 1934时间序列通常包含这些组成部分：线性趋势(Trend)，季节变化(Seasonality)，时间序列分析kexinxin1的博客 2637时间序列分析 最早的时间序列分析可以追溯到 7000 年前的古埃及。古埃及人【时间序列】时间序列分析基本方法和实例qq_41103204的博客 2820目录1 数据相关2 时间序列中的模型(Patterns)3 如何分解时间序列中的各个成时间序列预测sinat_40936607的博客 1531时间序列预测 基于历史数据对其后某段

26、时间内的数据进行预测，例如通过对菜 2020 CSDN 皮肤主题:游动-白 设计师:白松林 返回首页关于我们招贤纳士广告服务开发助手400-660-在线客服工作时间 8:30-22:00公安备案号11010502030143 京ICP备19004658号 京网文20201039-165号 经营性网站备案信息北京互联网违法和不良信息举报中心 网络110报警服务 中国互联网举报中心 家长监护Chrome商店下载 1999-2021北京创新乐知网络技术有限公司 版权与免责声明 版权申诉出版物许可证 营业执照90原创2万+周排名1万+总排名60万+访问等级4655积分324粉丝514获赞133评论19

27、00收藏私信关注时间序列分析和预测(含实例及代码)158526残差分析（残差原理与标准化残差分析）86394MATLAB基本调试方法（Debug）28120Pearson，Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同 22093神经网络简单实例 21922时序2篇算法11篇mengjizhiyou码龄3年 暂无认证搜博主文章热门文章分类专栏点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连2021/5/21(14条消息)时间序列分析和预测(含实例及代码)_mengjizhiyou的博客-CSDN博客_时间序列预测https:/ 16篇2019年 25篇2018年 61篇机器学习11

28、篇汇编1篇python22篇VBA1篇集成算法学习（3）-Boosting(GBDT分类理论分布和抽样分布-（四）抽样分布理论分布和抽样分布-（四）抽样分布时序分析案例全面详细讲解，含数据与py时序分析案例全面详细讲解，含数据与py在服务器使用TensorBoard的方法pymysql.err.InternalError:Packet sequencenumber wrong-got 45 expected 1PRML马尔可夫随机场最新评论是小房子:牛比tt_earsh:其实跟课本上讲的差不多，但是课本有些简略，初学时自己理解些许困难，tt_earsh:啊啊啊啊啊啊我太激动了，大一初学统计没理解透这一部分，大二学测量开Cover0:时序m0_56561312:时序最新文章目录导论一、时间序列及其分解（1）平稳序列（stationary series）（2）非平稳序列（non-stationary series）二、描述性分析三、时间序列预测的程序1、确定时间序列成分2、选择预测方法3、预测方法的评估4、平稳序列的预测5、趋势型序列的预测6、复合型序列的分解预测7、时序案例分析.点赞161评论44分享收藏911打赏举报关注一键三连