时间序列分析 时间序列.pptx
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1、1.1 1.1 时间序列的分解时间序列的分解一.时间序列的定义:时间序列:按时间次序排列的随机变量序列。观测样本:随机序列各随机变量的观测样本。个有序观 测值 一次实现或一条轨道:时间序列的一组实际观测。时间序列分析的任务:数学建模,解释、控制或预报。第1页/共75页二.时间序列的分解 趋势项 ,季节项 ,随机项注:1.单周期季节项:只需要 且可设 2.随机项:可设 3.第2页/共75页例:某城市居民季度用煤消耗量分解方法:1.趋势项估计 (1)分段趋势(年平均)(2)线性回归拟合直线(3)二次曲线回归(4)滑动平均估计第3页/共75页2.估计趋势项后,所得数据由季节项和随机项组成,季节项估计
2、可由该数据的每个季节平均而得.3.随机项估计即为方法一:分段趋势法1 趋势项(年平均)第4页/共75页减去趋势项后减去趋势项后,所得数据所得数据第5页/共75页2 2、季节项、季节项第6页/共75页3.3.随机项的估计随机项的估计 第7页/共75页方法二:回归直线法方法二:回归直线法一、趋势项估计 一元线性回归模型 最小二乘估计为 可得到 第8页/共75页1.1.直线趋势项直线趋势项第9页/共75页消去趋势项后消去趋势项后,所得数据所得数据第10页/共75页2 2、季节项估、季节项估 为为第11页/共75页3.3.随机项估计为随机项估计为第12页/共75页方法三:方法三:二次曲线法二次曲线法第
3、13页/共75页1.1.二次项估计(趋势项)二次项估计(趋势项)数据和二次趋势项估计数据和二次趋势项估计第14页/共75页2.2.季节项、随机项季节项、随机项 第15页/共75页例二、美国罢工数(例二、美国罢工数(51-8051-80年年)(滑动平均(滑动平均法)法)第16页/共75页1.1.趋势项(趋势项(5 5项平均)项平均)第17页/共75页2.2.季节项和随机项季节项和随机项第18页/共75页例三、化学溶液浓度变化数据例三、化学溶液浓度变化数据第19页/共75页一阶差分第20页/共75页三 时间序列和随机过程 设 是实数 的子集,如果对每个t属于T,都有一个随机变量 与之对应,就称随机
4、变量的集合 是一个随机过程。当T是全体整数或全体非负整数时,称相应的随机过程为随机序列。把随机序列的指标集合T看成时间指标时,这个随机过程就是时间序列。当T是全体实数或全体非负实数时,相应的随机过程称为连续时随机过程。如果把T认为时间指标,连续是的随机过程就是连续的时间序列。第21页/共75页1.2 1.2 平稳序列平稳序列一 平稳序列 定义 如果时间序列 满足 (1)对任何的 (2)对任何的 (3)对任何的 就称是 平稳时间序列,简称时间序列。称实数 为 的自协方差函数。平稳序列中随机变量 的均值为 ,方差为 都是和t无关的常数。协方差结构的平移不变性是平稳序列的特性,所以平稳序列是二阶矩平
5、稳序列。第22页/共75页自协方差函数满足以下三条性质:自协方差函数满足以下三条性质:(1)对称性:对所有的K成立。(2)非负定性:对任何的 ,n阶自协方差矩阵 是非负定的矩阵。(3)有界性:对所有的k成立。满足上述性质的实数列都称为非负定序列。第23页/共75页下面证明这些性质,对称性由定义直接得到下面证明这些性质,对称性由定义直接得到。为证明非负性,任取一个为证明非负性,任取一个 维实向量维实向量 第24页/共75页为证明有界性,我们先介绍一个常用的不等式.引理 (Schwarz不等式)对任何方差有限的随机变量X和Y,有证明 不妨设 ,关于a的一元 于是,判别式 取 时,有界性有Schwa
6、rz不等式得到:第25页/共75页线性相关性定义:自协方差矩阵退化的充分必要条件是存在非零的n维实向量 使得 这时我们称随机变量是线性相关的。自相关系数 定义:设平稳序列 是标准化的序列 ,的自协方 差函数 称为平稳序列的自相关系数。第26页/共75页二二.白噪声白噪声最简单的平稳序列是白噪声,它在时间序列分析中有特殊的重要地位。定义(白噪声)设 是一个平稳序列,如果对任意的称 是一个白噪声,记做 当 是独立序列时,称 是独立白噪声;当 时,称为零均值白噪声;当 称为标准白噪声。第27页/共75页例2.3 Poisson过程和Poisson白噪声如果连续时的随机过程满足(1),且对任何的ts0
7、和非负整数k,(2)N(t)有独立增量性:对任何n1和 随机变量 相互独立,则称N(t)是一个强度为的Poisson过程。数学期望和方差分别为 第28页/共75页PoissonPoisson白噪声白噪声定义:满足上面三个条件称为Poisson白噪声。ave 表示的样本均值,std表示样本的标准差。下面的例子是Poisson白噪声的60个样本。第29页/共75页PoissonPoisson白噪声的白噪声的6060样本的产生样本的产生1.随机产生服从(0,1)上均匀的200个样本:2.给出服从参数为1的指数分布的200个独立样本;3.给出参数为1的Poisson过程一条样本轨道在i=1,61上的取
8、值;第30页/共75页参数为参数为1 1的的PoissonPoisson白噪声的白噪声的6060个样本个样本I I第31页/共75页样本样本IIII第32页/共75页标准正态白噪声的标准正态白噪声的6060个样本个样本:A=randn(1,60)A=randn(1,60);plot(A)plot(A)第33页/共75页三三.正交平稳序列正交平稳序列 设X和Y是方差有限的随机变量,如果E(XY)=0,就称X和Y是正交的,如果c o v(X,Y)=0,就称X和Y是不相关的。定义 对于平稳序列 和 ,(1)如果对任何的 s,t Z,,则称 和 是正交的;(2)如果对任何的 s,t Z,则称 和 是不
9、相关的。定理2.2 设 和 分别是平稳序列 和 的自协方差函数,记 定义 第34页/共75页(1)如果 和 正交,则 是平稳序列,有自协方差函数 (2)如果 和 不相关,则 是平稳序列,有自协方差函数 证明:(1)当 和 正交,利用cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)得到 (2)由上面的推导 得到。第35页/共75页1.3 1.3 线性平稳序列和线性滤波线性平稳序列和线性滤波一.有限运动平均 定义:设 是WN(O,),对于非负整数q和常数a0,a1,aq,我们称 是白噪声 的(有限)运动平均,简称为MA,运动平均又称 滑动平均。MA的平稳性 第36页/共75页例:第37页/共75页概
10、率极限定理:定理 (单调收敛定理)如果非负随机变量序列单调不减:则当 时,有对于任何时间序列 ,利用单调收敛定理得到 定理 (控制收敛定理)如果随机变量序列 满足 和 时,则当 时,并且 第38页/共75页二二.线性平稳序列线性平稳序列定义:如果实数列 满足 则称 是绝对可和的。对于绝对可和的实数列 ,定义零均值白噪声 的无穷滑动和如下 ,则 是平稳序列。下面说明 是平稳序列。由 Schwarz不等式得到于是Xt右边的无穷级数是a.s.绝对收敛的,从而是a.s.收敛的。由于 所以用控制收敛定理得到 现对t,s Z,定义 第39页/共75页利用公式可以知道 所以由控制收敛定理得到这就说明了 是平
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