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time series analysis是什么意思,time series analysis的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • [数][统计] 时间序列分析;[统计] 时序分析

  • 例句

  • ARIMA model; Predict; Time series analysis; Hypertension; Incidence.

    ARIMA模型;预测;时间序列分析;高血压;发病率。

  • Robinia Robinia honey is estimated by time series analysis AR (1) model, related factors?

    刺槐蜂蜜日产量的时间序列分析AR(1)模型相关系数?

  • At present, outlier mining has attached a great importance in the field of time series analysis.

    目前,在时间序列分析领域,孤立点的挖掘越来越多的受到重视。

  • Furthermore, a random drift error model for IFOG is built by the method of time series analysis.

    此外,采用时间序列分析方法,建立了IFOG的随机漂移误差模型。

  • The mid and long term forecast model based on the time series analysis has a good forecast effect.

    建立在时间序列分析基础上的中长期预报模型具有很好的预报效果,可以用于作业预报。

  • 专业解析

    时间序列分析(Time Series Analysis)是指对按时间顺序排列的观测数据进行统计建模和预测的方法。其核心是通过研究数据中的趋势、季节性和随机波动,揭示现象随时间变化的规律。这一方法广泛应用于经济学、气象学、金融学等领域,例如股票价格预测、气候变化研究。

    核心概念解析

    1. 趋势性:数据长期呈现的上升或下降方向,如GDP的年均增长趋势。
    2. 季节性:固定周期内的重复模式,例如零售业在节假日的销售额周期性波动。
    3. 平稳性:时间序列的统计特性(如均值、方差)不随时间变化,这是构建ARIMA等模型的前提条件。

    应用实例

    权威方法论

    经典方法包括自回归模型(AR)和移动平均模型(MA),其数学表达式为:

    $$ AR(p): Xt = c + sum{i=1}^p phii X{t-i} + varepsilon_t

    $$

    现代扩展方法如LSTM神经网络,能有效捕捉长期依赖关系(参考:谷歌AI研究团队2023年白皮书。

    网络扩展资料

    时间序列分析(Time Series Analysis)是统计学的一个分支,专注于研究按时间顺序排列的数据点,旨在揭示数据中的潜在模式、趋势或规律,并用于预测未来值。以下是详细解释:


    1. 核心概念


    2. 主要分析方法


    3. 典型应用场景


    4. 分析步骤

    1. 数据清洗:处理缺失值、异常值。
    2. 平稳性检验:通过差分或变换消除趋势和季节性(如ADF检验)。
    3. 模型选择与训练:根据数据特性选择算法(如ARIMA需确定参数p, d, q)。
    4. 验证与优化:使用交叉验证、AIC/BIC指标评估模型性能。

    5. 常用工具


    若需进一步学习,可参考经典教材《Time Series Analysis: Forecasting and Control》(Box & Jenkins),或通过Kaggle等平台实践真实数据集(如航空乘客流量预测)。

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