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  • 季节工作指数-源码

    2021-02-27 08:05:56
    季节工作指数
  • 以时间序列含有季节性周期变动的特征,计算描述该变动的季节变动指数的方法。统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性,对预测目标未来状况作出预测的方法。
  • 不变季节指数法的研究及应用,何俊,,首先对不变季节指数法的适用范围、预测曲线特征、模型及参数进行了分析说明,接着依据2002-2004年流动源对深圳市氮氧化物(NOx)的�
  • 利用季节虚拟变量建立回归模型,通过季节虚拟变量的参数估计间接地估计季节指数,并且利用模型进行了一些传统的季节指数方法无法进行的推断统计。这是一种分析季节指数和季节变动的新思路。。
  • 指数季节性测试-源码

    2021-02-16 17:05:12
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  • 根据装备维修备件的来源及历史消耗特点,运用简单移动平均法修正历史数据,采用模型自适应调整后的季节指数法预测维修备件消耗量。计算结果表明该预测方法适合装备维修备件的预测。
  • 根据GL Lo Magno,M。Ferrante和S. De Cantis的计量方法,计算运输成本季节指数
  • 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

    展开全文
  • EXCEL篇—时间序列分析(季节指数法)

    万次阅读 多人点赞 2019-08-13 13:35:42
    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...

    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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  • a平滑系数,介于0到1之间。 最终的式子展开 平滑系数接近1:越近的值影响越大,模型对时间序列的反应越及时,适合随机波动较大的数列 平滑系数接近0:更适合时间序列比较平稳的序列 实际应用时,应该用均方误差...

    指数平滑法

    概念:对过去的观察值得加权平均值进行预测的一种方法,适用于水平历史数据

    一次指数平滑法:Ft+1 =aYt+(1-a)Ft

    Ft表示t时预测值,Yt表示t时观察值。t取1时,F1=Y1。a为平滑系数,介于0到1之间。

    最终的式子展开为

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XhE6Rwlp-1623998906940)(C:\Users\lizhihan_sx\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210617172220632.png)]

    平滑系数接近1:越近的值影响越大,模型对时间序列的反应越及时,适合随机波动较大的数列

    平滑系数接近0:更适合时间序列比较平稳的序列

    实际应用时,应该用均方误差来判断预测误差的大小。但是如果数据是有整体趋势的,指数平滑法并不适用(因为无论如何调整参数都是误差极大的)

    二次指数平滑Holt’s linear trend method

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0onbHqnd-1623998906943)(C:\Users\lizhihan_sx\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20210617170536686.png)]

    lt表示时间序列水平的估计,bt表示时间序列趋势的估计。

    a和b都表示参数,a和一次指数平滑

    二次指数平滑的结果是可以有趋势的,不是平坦的

    这种预测方法

    在未来无限地呈现出恒定的趋势(增加或减少)。经验证据表明,这些方法倾向于过度预测,特别是长期预测

    damped trend method 衰减趋势法

    引入一个参数可以很好的解决二次平滑法长期预测过度预测的问题

    在这里插入图片描述

    Holt-Winters’ seasonal method

    Holt-Winters的季节性方法包括预测方程和三个平滑方程–一个是水平ℓt,一个是趋势bt,一个是季节性成分st,有相应的平滑参数α、β和γ。我们用m来表示季节性的频率,即一年中的季节数。例如,对于季度数据m=4,而对于月度数据 m = 12 .

    当季节性变化在整个系列中大致不变时,加法是首选,而当季节性变化与系列的水平成比例变化时,乘法是首选。在加法中,季节性成分在观察到的系列规模中以绝对值表示,而在水平方程中,系列通过减去季节性成分而进行季节性调整。在每一年内,季节性成分加起来大约为零。在乘法中,季节性成分是以相对术语(百分比)表示的,系列的季节性调整是通过除以季节性成分来进行的。在每一年内,季节性成分的总和将达到大约 m

    Holt-Winters’ additive method

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bgFfHqmz-1623998906949)(指数平滑法笔记.assets/image-20210618100854263.png)]

    式中k为(h−1)/m的整数部分,保证用于预测的季节指数估计数来自样本的最后一年。水平方程表示时间t的季节调整观测(yt−st−m)与非季节预报(ℓt−1+bt−1)之间的加权平均。趋势方程与Holt的线性方法相同。季节方程表示当前季节指数(yt−ℓt−1−bt−1)与去年同期(即m个时期以前)的季节指数的加权平均值。
    在这里插入图片描述

    Holt-Winters’ multiplicative method在这里插入图片描述

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空空如也

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