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  • 【问题】根据下图中某啤酒生产企业2010-2015年各季度的销售量数据,预测2016年各季度产量 1. 绘制时间序列图,观察啤酒销售量的构成要素 从上图可以明显看出,啤酒销售量具有明显季节成分,而且后面年份销量比...

    希望我整理的内容对路过的你有所帮助,点赞或评论,都是相互的鼓励~

     

    【问题】根据下图中某啤酒生产企业2010-2015年各季度的销售量数据,预测2016年各季度产量

    1. 绘制时间序列图,观察啤酒销售量的构成要素

     从上图可以明显看出,啤酒销售量具有明显季节成分,而且后面年份销量比前面年份高,因此其中含有趋势成分,但其周期性难以判断。可以认定啤酒销售量序列是一个含有季节性成分和趋势成分的时间序列。

    2. 确定季节成分,计算季节指数

    2.1 计算移动平均值

    -- 对于季节数据,从2010年1季度开始,每4个季度计算4项移动平均,如:

    年份/季度4项移动平均计算4项移动平均值

    4项移动平均

       对应季度

    2010/1, 2010/2,2010/3, 2010/4(25.0+32.0+37.0+26.0) / 430.002.50
    2010/2,2010/3, 2010/4, 2011/1(32.0+37.0+26.0+30.0) / 431.253.50
    2010/3, 2010/4, 2011/1, 2011/2(37.0+26.0+30.0+38.0) / 432.754.50

    这里出现的问题是,计算出的4项移动平均,没有对应着具体的某个季度,而是在季度之间!

    为了解决这个问题,需要进行中心化处理。

    -- 对计算结果进行中心化处理,也就是再进行一次二项移动平均,得出中心化移动平均值CMA。

    这样处理之后,移动平均值便对应具体季度。思路如下(给我自己做的图点赞❤):

    按照上述思路,计算出的中心化移动平均值CMA情况如下:

    年份时间代码销售量4项移动平均中心化移动平均值
    CMA
    2010/1125.0  
     1.5   
    2232.0  
     2.5 30.000 
    3337.0 30.625
     3.5 31.250 
    4426.0 32.000
     4.5 32.750 
    2011/1530.0 33.375
     5.5 34.000 
    2638.0 34.500
     6.5 35.000 
    3742.0 34.875
     7.5 34.750 
    4830.0 34.875
     8.5 35.000 
    2012/1929.0 36.000
     9.5 37.000 
    21039.0 37.625
     10.5 38.250 
    31150.0 38.375
     11.5 38.500 
    41235.0 38.500
     12.5 38.500 
    2013/11330.0 38.625
     13.5 38.750 
    21439.0 39
     14.5 39.250 
    31551.0 39.125
     15.5 39.000 
    41637.0 39.375
     16.5 39.750 
    2014/11729.0 40.250
     17.5 40.750 
    21842.0 40.875
     18.5 41.000 
    31955.0 41.250
     19.5 41.500 
    42038.0 41.625
     20.5 41.750 
    2015/12131.0 41.625
     21.5 41.500 
    22243.0 41.875
     22.5 42.250 
    32354.0  
     23.5   
    42441.0  

    2.2 计算季节比率

    销售量 同 中心化移动平均值CMA 的比值 = 季节比率

    在乘法模型中,季节指数是以其平均数等于100%为条件而构成的,它反映了某一季度的数值占全年平均数值的大小。

    这里,我们计算出的四个季节比率的平均数为0.9963,不等于1,需进行调整。

    2.3 季节指数调整

    将每个季节比率的平均值除以四个季节比率的总平均值,得到季节指数

    从季节指数变动图可以看出,啤酒销售量的旺季是3季度,淡季是1季度。

    3. 分离季节成分

    将实际销售量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,得到分离季节成分的序列。

    4. 建立预测模型

    剔除季节成分后,可以观察到啤酒销量有明显的线性增长趋势。用一元线性模型进行回归分析,得到分离季节因素后的序列对应的线性趋势方程为:\widehat{Y_{t}} = 30.6067 + 0.5592 * t

    5. 预测2016年度销量

    根据趋势方程,带入t=25,可以求得2016年1季度销售量(不含季节因素),再乘以对应的季度指数,就可以求得最终的销售量预测值。

    将实际销售量和最终预测值进行做图比对,可以看出,预测效果非常好。

     

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  • EXCEL篇—时间序列分析季节指数

    万次阅读 多人点赞 2019-08-13 13:35:42
    之前跟大家一起分享了如何用EXCEL进行...时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任...

    之前跟大家一起分享了如何用EXCEL进行回归分析,现在跟大家一起来学习一下如何用EXCEL做时间序列分析。

    在百科里,时间序列分析分析的解释是这样的:时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。而时间序列分析的作用有以下四点:

    1.可以反映社会经济现象的发展变化过程,描述现象的发展状态和结果。

    2.可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。

    3.可以探索现象发展变化的规律,对某些社会经济现象进行预测。

    4.利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析,这也是统计分析的重要方法之一

    看完上面的介绍,大家是不是已经对时间序列有了一定的了解了。今天主要是跟大家分享一下时间序列分析中的一种:利用季节指数法进行预测。

    当我们的时间序列数据如果具有季节性周期变化(受季节更替等因素影响,序列依一固定周期规则性的变化,又称商业循环)的时候,我们一般就会采用季节指数法来进行分析。

    话不多说,我们直接进入正题,下面就是我们这次需要进行分析的数据:

    这是某个企业在2015-2018之间每个季度的销售量,我们的目标是要通过现有的这些数据来预测这个企业在2019年四个季度的销售量大概是多少。

    首先,我们需要知道时间序列的模型:

    Y=T*S*C*I

    在这个模型里,我们需要利用的季节指数就是变量S,我们先在EXCEL表里建立一张表格:

    首先我们需要对现有数据里面的销售量Y进行四项平均:

    做完四项平均以后,我们还需要对所得到的数进行中心平均,这样我们就能够得到TC的值:

    求出TC以后我们根据公式就能得出带不规则变动的季节指数SI(SI=Y/TC):

    当我们求出SI以后,因为我们是需要得到季节指数S,所以我们需要把里面的不规则变动I去掉,所以我们还需要对SI进行处理:

    上图就是我们需要去掉不规则变动I所进行的处理,我们把每个季度的SI这样放到一个新的表格中,下方的季节平均就是每个季度在四年里面的平均值:

    这个时候我们在季节平均后把四个数进行求和处理:

    最后我们就能够得出我们所需要的去除不规则变动I的季节指数S:

    这个时候我们便完成了对季节指数S的计算,现在我们需要把求出来的季节指数放到我们最开始做的表格里面:

    当我们把最重要的2015-2018年季节指数求出来了以后,我们就可以进行下一步计算了,在这道题里,我们可以使用趋势外推的方法来求表中的长期趋势T,这是完成整个预测里面重要的一个步骤,用到的就是我们昨天给大家分享的回归分析:

    上图就是我们做回归分析所进行的操作,然后得出下图的结论:

    回归分析的结果就不跟大家一一讲解了,昨天的文章里面都有谈到,我们从结果可以看出整个模型的效果还是挺好的,然后我们得出的回归方程为:

    Y=-115.5+204.18X

    这个时候我们回到最初的那个表里把长期趋势T求出来:

    到这里,我们整个分析就差最后一步了,使用季节指数S以及趋势值T来对2019年的销售量Y进行预测,我们先把数据补充完整:

    当我们把表格完成以后,我们需要的预测值Y就等于2019年各个季度的季节指数S*长期趋势T:

    上图中黄色部分就是我们本次分析里面所预测到的2019年四个季度销售量Y的值。到这里,我们这次的分析就算全部做完了。

    其实在我们工作当中,时间序列分析用到的地方特别多,今天只是跟大家介绍了如何用EXCEL进行来进行分析,在其他的数据分析工具当中,也都能够用这个模型进行分析,比如说SPSS、R、PYTHON等都是可以做这个分析的。大家在工作当中需要根据情况来选择自己合适的分析方法以及工具,才能够达到事半功倍的效果。

    **文章来自公众号【小白数据营】**

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  • 在我们的研究中,我们考虑了对印度旁遮普省降雨数据进行统计分析季节性和周期性时间序列模型。 在本研究论文中,我们应用季节性自回归综合移动平均和周期自回归模型来分析旁遮普省的降雨数据。 为了评估模型识别...
  • 假期收到导师布置的作业,用时间序列季节指数的方法预测虫情,由于数据量比较少,用python的话有点杀鸡用牛刀了,用Excle简单、方便、又快捷,直接起飞。 时间序列 时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的...

    用Excle做数据分析与预测

    假期收到导师布置的作业,用时间序列季节指数的方法预测虫情,由于数据量比较少,用python的话有点杀鸡用牛刀了,用Excle简单、方便、又快捷,直接起飞。

    时间序列

    时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。经济数据中大多数以时间序列的形式给出。根据观察时间的不同,时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

    模型建立

    获取数据

    选取2017年—2019年某地各月份的昆虫种类及数量(导师瞎给的数据)
    昆虫数据

    数据处理

    在时间序列的模型中:

    Y=T(长期趋势)*S(季节指数)CI

    首先对数据中的昆虫数量Y进行四项平均
    四项平均

    做完四项平均后还要对所得到的数据进行中心平均得到TC的值

    中心平均

    求出TC以后我们根据公式就能得出带不规则变动的季节指数SI(SI=Y/TC):

    算出季节指数

    当我们求出SI以后,因为我们是需要得到季节指数S,所以我们需要把里面的不规则变动I去掉,所以我们还需要对SI进行处理:
    处理SI

    求出各年同季观察值平均值A
    求出历年总季度平均值B
    季节指数C=A/B
    最后我们就能够得出我们所需要的去除不规则变动I的季节指数S
    放入图表中

    算出季节指数

    进行数据分析

    点击Excle上方的数据
    excle
    找到右边的数据分析
    在这里插入图片描述
    选择回归分析
    在这里插入图片描述
    把需要进行分析的数据范围填好,置信度一般选择%95残差项根据自己的需求选择
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    对未来进行预测

    方差分析表,在这里面一共有五个数,分别是df(自由度)、SS(样本数据平方和)、MS(样本数据平均平方和)、F(F统计量的值)、Significance
    F(P值)

    从图中我们就可以得出我们所计算出来的回归方程,在这个里面的t值和P值也都能够直接看到,最后我们得出回归方程它的表达式为:

    Y=-4.43706x+1037.758

    由上公式把长期趋势T求出:
    在这里插入图片描述

    当把表格完成以后,我们需要的预测值就等于2019年各个季度的季节指数S*长期趋势T:
    在这里插入图片描述
    分析与预测就做完了

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  • 机器学习之时序预测问题简单原理及实战。

    时间序列分析预测法

    简介

    在之前,写了不少关于分类的算法,其中有传统机器学习算法如KNN、SVM,也有深度学习领域的算法如多层感知机,但是可以发现这里的算法核心思路都没有变化,利用一部分已有标签的数据训练模型,让模型去处理没有标签的数据。其实这里的分类只是分类的一种叫做有监督分类(有给定的标准,就是训练集),还有一种分类叫做无监督分类(没有标准),只是将特征接近的归为一类,又称为聚类问题。聚类的问题稍有复杂会在后面提到,这里会提及数据挖掘领域另一个大的问题方向—预测

    时序预测

    预测是人们根据事物的发展规律、历史和现状,分析影响其变化的因素,对其发展前景和趋势的一种推测。预测的方法和形式多种多样,根据方法本身的性质特点将预测方法分为定性预测方法、时间序列分析、因果关系预测。

    时间序列分析预测法是一种定性分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测市场的发展变化趋势,确定变量预测值,也称为时间序列分析法、历史延伸法和外推法。

    • 确定性时间序列分析预测法
      • 这种预测方法使用的数学模型是不考虑随机项的非统计模型,是利用反映事物具有确定性的时间序列进行预测的方法,包括平均法、指数平滑法、趋势外推法、季节指数预测法等。
    • 随机性时间序列分析预测法
      • 这种方法是利用反映事物具有随机性的时间序列进行预测的方法。它的基本思想是假定预测对象是一个随机时间序列,然后利用统计数据估计该随机过程的模型,根据最终的模型做出最佳的预测。由于这种方法考虑的因素比较多,计算过程复杂,计算量大,因此发展缓慢。一般市场预测使用的是确定性分析预测法

    原理

    一般,时间序列分析通常将各种可能发生作用的因素进行分类,传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类:长期趋势(T),季节变动(S),循环变动(C)和不规则变动(I)。

    时间序列是指同一变量按时间发生的先后顺序排列起来的一组观察值或者记录值。时间序列分析预测法依据的是惯性原理,所以它建立在某经济变量过去的发展变化趋势的基础上,也就是该经济变量未来的发展变化趋势是假设的。然而从事物发展变化的规律来看,同一经济变量的发展趋势在不同时期是不可能完全相同的。这样只有将定性预测和时间序列分析预测结合在一起,才能收到最佳效果。即首先通过定性预测,在保证惯性原理成立的前提下,再运用时间序列分析预测法进行定量预测。

    步骤

    1. 收集历史资料,加以整理,编成时间序列,并根据时间序列绘成统计图。
    2. 分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。
    3. 求时间序列的长期趋势、季节变动和不规则变动的值,并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的未知参数,使用合适的技术方法求出其值。
    4. 利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后,就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S,在可能的情况下预测不规则变动值I。然后使用以下模式计算出未来的时间序列预测值Y:
      • 加法模式:T+S+I=Y
      • 乘法模式:T*S*I=Y
    5. 如果不规则变动的预测值难以求解,就只求出长期趋势和季节变动的预测值,以两者的和或者积作为时间序列预测值。如果经济现象本身没有季节变动或者不需要预测分季节,分月度的情况,则长期趋势的值就是时间序列的预测值,即T=Y。但是注意这个预测值只反映未来的发展趋势,即使很准确的趋势线也只是一个平均作用,实际值将围绕其上下波动。

    特点

    • 撇开了事物发展的因果关系去分析事物过去和未来的联系。
    • 假设过去的趋势会延伸到未来。
    • 时间序列数据变动存在规律性和不规律性。

    常用预测法

    • 指数平滑法
    • 季节性趋势预测法
    • 市场寿命周期预测法

    实战

    根据一年的历史数据预测后10年数据趋势,使用ARIMA(p,d,q)模型。

    读取数据,对数据绘图,观察是否为平稳序列

    对非平稳序列进行n阶差分,可以看到,一阶差分已经平稳,二阶变动不大,可以选择d=1。

    选择合适的p,q

    如何根据相关图选取ARIMA模型,这里不多提及了。最终确定模型为选定AIC、BIC、HQIC均值最小的ARMA(8,0)

    使用模型进行预测。

    预测结果还是比较合理的,相关代码如下。

    # -*-coding:utf-8-*-
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from scipy import stats
    import matplotlib.pyplot as plt
    import statsmodels.api as sm
    from statsmodels.graphics.api import qqplot
    
    
    def get_data():
        """
        读取数据,处理为pandas.Series类型
        :return:
        """
        with open('./data/data.txt') as f:
            data = f.readline()
        data = list(map(int, data.split(",")))
        data = np.array(data, dtype=np.float)
        data = pd.Series(data)
        return data
    
    
    def draw_plot(data):
        """
        对数据进行绘图,观测是否是平稳时间序列
        :param data:
        :return:
        """
        data.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1927', '2016'))
        data.plot(figsize=(12, 8))
        plt.show()
    
    
    def diff_data(data):
        """
        选择合适的p,q,以求使用ARIMA(p,d,q)模型
        :param data:
        :return:
        """
        # 一阶差分
        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
        ax1 = fig.add_subplot(211)
        diff1 = data.diff(1)
        diff1.plot(ax=ax1)
        # 二阶差分
        ax2 = fig.add_subplot(212)
        diff2 = data.diff(2)
        diff2.plot(ax=ax2)
        plt.show()
    
    
    def choose_pq(data):
        """
        选择合适的p和q
        :param data:
        :return:
        """
        # 检查平稳时间序列的自相关图和偏自相关图
        diff1 = data.diff(1)
        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
        ax1 = fig.add_subplot(211)
        fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=40, ax=ax1)
        ax2 = fig.add_subplot(212)
        fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=40, ax=ax2)
        plt.show()
    
    
    def choose_model(data):
        """
        获取最佳模型
        :param data:
        :return:
        """
        arma_mod70 = sm.tsa.ARMA(data, (7, 0)).fit()
        print(arma_mod70.aic, arma_mod70.bic, arma_mod70.hqic)
        arma_mod30 = sm.tsa.ARMA(data, (0, 1)).fit()
        print(arma_mod30.aic, arma_mod30.bic, arma_mod30.hqic)
        arma_mod71 = sm.tsa.ARMA(data, (7, 1)).fit()
        print(arma_mod71.aic, arma_mod71.bic, arma_mod71.hqic)
        arma_mod80 = sm.tsa.ARMA(data, (8, 0)).fit()
        print(arma_mod80.aic, arma_mod80.bic, arma_mod80.hqic)
    
    
    def valid_model(data):
        """
        模型检验
        :param data:
        :return:
        """
    
        arma_mod80 = sm.tsa.ARMA(data, (8, 0)).fit()
        resid = arma_mod80.resid
        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
        ax1 = fig.add_subplot(211)
        fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data, lags=40, ax=ax1)
        ax2 = fig.add_subplot(212)
        fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data, lags=40, ax=ax2)
        plt.show()
    
        print(sm.stats.durbin_watson(arma_mod80.resid.values))
    
        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
        ax = fig.add_subplot(111)
        fig = qqplot(resid, line='q', ax=ax, fit=True)
        plt.show()
    
        r, q, p = sm.tsa.acf(resid.values.squeeze(), qstat=True)
        data = np.c_[range(1, 41), r[1:], q, p]
        table = pd.DataFrame(data, columns=['lag', 'AC', 'Q', 'Prob(>Q)'])
        print(table.set_index('lag'))
    
    
    def predict(data):
        """
        模型预测
        :param data:
        :return:
        """
        data.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1927', '2016'))
        arma_mod80 = sm.tsa.ARMA(data, (8, 0)).fit()
        predict_sunspots = arma_mod80.predict('2016', '2026', dynamic=True)
        print(predict_sunspots)
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
        ax = data.ix['1927':].plot(ax=ax)
        fig = arma_mod80.plot_predict('2016', '2026', dynamic=True, ax=ax, plot_insample=False)
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        data = get_data()
        # draw_plot(data)
        # diff_data(data)
        # choose_pq(data)
        # choose_model(data)
        # valid_model(data)
        predict(data)
    
    

    补充说明

    参考了《Python3数据分析与机器学习实战》,具体数据集和代码可以查看我的GitHub,欢迎star或者fork。

    展开全文
  • importjava.util.ArrayList;.../***三次指数平滑预测,最多外推一个周期*@authorAdministrator**/publicclassHoltWintersTripleExponentialImpl{staticdouble[]alphas=newdouble[]{0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0...
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    千次阅读 2020-03-22 16:31:38
    目录 1时序分析的基础 1.1 简介 1.2 分类 2 分析套路 ...4.2 季节序列分析 4.1 同期平均 4.1.1 简单季节指数 4.1.2 趋势季节指数 4.2 长期趋势剔除 4.2.1 长期趋势剔除+简单移动平...
  • 工作中,销量预测我们经常能碰到,如电商平台,会根据之前几个月销量和往年销量,预测未来几个月的销量,及时调整备货,细分到具体每个商品厂家,也会根据过往订单销量,有计划的生成...分析:考虑到智能音箱没有...
  • 内部描述 7.1时间序列预测法 7.2平均数预测法 7.3指数平滑 7.4季节变动预测法 7.5趋势外推预测法
  • 利用SPSS 和Matlab 进行时间序列预测1.移动平均和滑动平均计算例1:下表给出了某地区1990~2004年粮食产量数据(表1)。试分别用Matlab 和SPSS 软件,对该地区的粮食产量进行移动平均和和滑动平均计算。表1 某地区1990...
  • 时间序列分析预测实战之指数平滑

    万次阅读 多人点赞 2018-10-31 14:50:25
    在工作中,常常要对数据进行预测,确定业务未来的发展趋势,进而配置相关的营销策略、制定业务目标,由此引申出了一个重要的用数据预测未来的方法——时间序列分析,今天和大家分享就是实战中难度系数比较高的时间...
  • 本次分析主要是基于《统计学案例与分析》中4.2节的案例数据进行分析,其主要是关于社会消费品零售总额的预测。数据来源于国家统计局公布的2002-2007年的月度数据,运用适当的预测方法,预测2008年各月份的社会消费品...
  • 时间序列平滑预测法

    2021-10-29 16:12:45
    时间序列分析预测法:将预测目标历史数据按时间顺序排列,按时间变化趋势外推预测目标未来值 时间序列有长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。 移动平均: T 期移动平均数: Mt = (y(t) + y(t-1) + ... ...
  • 指数平滑——趋势平滑预测方法

    万次阅读 2019-07-09 09:08:09
    原文地址:... 指数平滑(Exponential Smoothing,ES) 目录 1什么是指数平滑 2指数平滑的基本公式 3指数平滑的预测公式 3.1(一) 一次指数平滑预测 ...
  • Excel-移动平均分析及预测分析

    万次阅读 2018-06-08 11:34:21
    当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均根据预测时使用的各元素的权重不同,可以分为:简单移动平均和加权移动平均参考百度...
  • 时间序列预测,非季节性ARIMA及季节性SARIMA

    万次阅读 多人点赞 2019-03-24 21:55:00
    我们将首先介绍和讨论自相关,平稳性和季节性的概念,并继续应用最常用的时间序列预测方法之一,称为ARIMA。 介绍 时间序列提供了预测未来价值的机会。基于以前的价值观,可以使用时间序列来预测经济,天气和...
  • 时间序列预测法

    千次阅读 2019-04-28 11:19:09
    转 时间序列预测法 一种历史资料延伸预测,也称历史引伸...时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到...
  • 3.2 时间序列的指数平滑预测法指数平滑(Expinential smoothing method)的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均:即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响...
  • 统计学第十六周 时间序列分析预测 概念: 基本概念 时间序列:是同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列。 平稳序列:基本上不存在趋势的序列。各观察值基本上在某个固定的水平上波动,虽然在不同的时间...
  • 文章目录时间序列分析预测时间序列及其分解时间序列的描述性分析时间序列预测的程序确定时间序列成分选择预测方法预测方法的评估平稳序列的预测简单平均移动平均指数平滑趋势型序列的预测线性趋势预测非线性...
  • 预测分析及常用预测方法

    万次阅读 2020-11-06 14:43:18
    所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能,但是预测才是最为关键的,所以掌握数据分析和挖掘的预测方法才是数据分析师的看家本领。 预测包括现象的预测和规律的预测。自然科学的本质上也是对...
  • Excel数据分析案例三——预测销量 题目:有某服装实体店5.1~5.24每天的...工作表用到的统计学模型为时间序列预测,用到了移动平均和指数平均 根据题目,需要将预测结束时间调整到5.30,点开【选项】可以设置其他参
  • 《统计学(第六版)》贾俊平 第13章 时间序列分析预测 时间序列 times series 时间序列是同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。经济数据大多数以时间序列的形式给出。根据时间的不同,时间序列中的事件...
  • 针对同一幢建筑,分别采用了多元线性回归、季节性指数平滑以及神经网络方法等三种典型性预测方法进行负荷预测研究,并对三种方法做了进一步改进。然后从预测精度、建模的复杂程度、工程上的可行性以及模型的其他...
  • 一、统计术语时间序列是一种统计分析方法,根据时间的数据序列预测未来发展趋势。时间序列分为平稳序列和非平稳序列两大类。平稳序列是不存在趋势只存在随机性的序列,非平稳序列则是包含趋势、季节性和随机性的...
  • 针对目前空气质量预报多采用传统的数值模型现状,例如空气污染指数,本次研究通过决策树算法以及大规模的训练数据集建立空气质量预测模型。传统的评估模型是在各种污染参数的污染分指数都计算出以后,取最大者为该...

空空如也

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季节预测分析法