统计学之时间数列dwqs.pptx
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1、秦铁山编著刘小琴讲授电话:15141267277上堂课内容回顾 什么是时间序列?时间序列的分类?时期数列序时平均数的计算?时点数列序时平均数的计算?8.4时间数列的概述8.2.8.3.时间数列的水平指标时间数列的速度指标8.1.线性变动的趋势分析8.4 线性变动的趋势分析一、时间数列的概念二、时间数列的意义三、时间数列的分类某企业某企业2005年工人工资年工人工资(1 1)长期趋势()长期趋势(T T)(2 2)季节变动()季节变动(S S)(3 3)循环变动()循环变动(C C)(4 4)不规则变动()不规则变动(I I)可解释的变动可解释的变动不可解释的变动不可解释的变动Y=f(T,S,C
2、,I)Y表示时间数量指标值表示时间数量指标值8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型又称趋势变动时间序列在较长持续期内表现出来的总态势。是由现象内在的根本性的、本质因素决定的,支配着现象沿着一个方向持续上升、下降或在原有水平上起伏波动。8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型n1.长期趋势变动(T)鞍山历年人口数量鞍山历年人口数量8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型某某股票连续股票连续16周的收盘价周的收盘价2.季节变动(S)由于自然季节因素(气候条件)或人文习惯季由于自然季节因素(气候条件)或人文习惯季节因素(节假日)更替的影响,时间序列随季节节
3、因素(节假日)更替的影响,时间序列随季节更替而呈现的周期性变动。更替而呈现的周期性变动。季节周期:季节周期:通常以通常以“年年”为周期、为周期、也有以也有以“月、周、日月、周、日”为周期的为周期的准季节变准季节变动。动。8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型含季节成份的序列含季节成份的序列8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型3.循环变动(C)时间序列中以若干年为周期、上升与下降交替出现的循环往复的运动。如:经济增长中:“繁荣衰退萧条复苏繁荣”商业周期。固定资产或耐用消费品的更新周期等。8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型循环季节波动成因周期规
4、律变动季节变动和循环变动的比较规律性低固定周期经济系统的内部因素自然因素制度性因素8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型4.不规则变动(I):由于偶然性因素的影响而表现出的不规则波动。故也称为不规则变动。随机变动的成因:自然灾害、意外事故、政治事件;大量无可言状的随机因素的干扰。8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型 时间序列的模型乘法模型加法模型8.4 线性变动的趋势分析一、时间序列的构成要素与模型对长期趋势测定的主要目的有三个:一是认识现象发展的趋势和规律性;二是预测未来;三是从时间序列中剔除长期趋势。8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析1.移动平均法
5、移移动动平平均均法法简单移动简单移动加权移动平均法加权移动平均法奇数项移动奇数项移动偶数项移动偶数项移动8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析(1)奇数项移动平均法原数列移动平均新数列8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析年份年份产量产量(万吨万吨)5 5项平均项平均4 4项平均项平均平均数平均数 趋势值趋势值19941994199519951996199619971997199819981999199920002000200120012002200220032003200420045405406566566436436926928388381021102111921192141514
6、15156915691682168218671867673.8673.87707708778771031.61031.61206.81206.81375.81375.815451545632.75632.75707.25707.25798.5798.5935.75935.751116.51116.51299.251299.251464.51464.51633.251633.25670670752.88752.88867.12867.121026.131026.131207.881207.881381.881381.881548.881548.88表表86 86 某地区啤酒产量趋势测定表某地区啤
7、酒产量趋势测定表(2)偶数偶数项移动平均法项移动平均法偶数项的中心化简单平均数要经过两次移动计算才可得出。例如:移动项数 N4 时,计算的移动平均数对应中项在两个时期的中间:8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析2.方程拟合法(数学模型法)又称趋势外推法,当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势,没有明显的季节波动,且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时,就可以用趋势外推法进行预测。8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析如果时间数列逐期增减量相对稳定,可采用直线如果时间数列逐期增减量相对稳定,可采用直线模型来描述趋势变化。模型来描述趋势变化。为参数。为参数。一般形式一般形式式中
8、:式中:为时间数列的趋势值;为时间数列的趋势值;为时间序列;为时间序列;最小二乘法最小二乘法要求:实际值与趋势值离差平方和达到最小。要求:实际值与趋势值离差平方和达到最小。2.方程拟合法(数学模型法)8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析上式分别对上式分别对 a a、b b求偏导数,并令导数等于求偏导数,并令导数等于 0 0,经整,经整理得理得2.方程拟合法(数学模型法)8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析年份年份Y(Y(万吨万吨)200020002001200120022002200320032004200420052005 85.6 85.6 91.0 91.0 96.1 96.
9、1101.2101.2107.0107.0112.2112.2合计合计593.1593.1下表是某地区近几年粮食产量资料。试配合直线趋势方程,并预测该地区2006年粮食产量。解:整理数据,编制计算表如下8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析年份年份Y Yt tt t2 2tYtY200020002001200120022002200320032004200420052005 85.6 85.6 91.0 91.0 96.1 96.1101.2101.2107.0107.0112.2112.21 12 23 34 45 56 6 1 1 4 4 9 9161625253636 85.6 85
10、.6182.0182.0299.3299.3404.8404.8535.0535.0673.2673.2合计合计593.1593.1212191912168.92168.9则所配合的趋势方程为则所配合的趋势方程为8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析求解求解a、b的简捷方法的简捷方法0 12345670123-1-2-3取时间数列中间项为原点取时间数列中间项为原点a-a当当 t=0时,有时,有N为奇数时,令为奇数时,令t=,-3,-2,-1,0,1,2,3,N为偶数时,令为偶数时,令t=,-5,-3,-1,1,3,5,抛物线趋势方程拟合法抛物线趋势方程拟合法如果时间数列每期的二级增长量基本
11、相等,可采如果时间数列每期的二级增长量基本相等,可采用用抛物线抛物线模型来描述趋势变化。模型来描述趋势变化。一般形式一般形式(8.148.14)最小二乘估计量最小二乘估计量要求:实际值与趋势值离差平方和达到最小。要求:实际值与趋势值离差平方和达到最小。8.4 线性变动的趋势分析三、非线性趋势分析上式分别对上式分别对 a a、b b、c c 求偏导数,并令导数等于求偏导数,并令导数等于 0 0,经整理得如下标准方程式:经整理得如下标准方程式:若将时序 t 的中点设定为原点,使得 t0,t30,则上列三个方程式可简化为 抛物线趋势方程拟合法8.4 线性变动的趋势分析二、线性趋势分析例 某企业某种产
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