数字时间序列分析英文解释翻译、数字时间序列分析的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 digital time series analysis

分词翻译：

数字的英语翻译：

digit; figure; number; numeral; numeric
【计】 DIG; digital; number; numeral; numerical sort
【医】 figure
【经】 digit; figure; number

时间序列分析的英语翻译：

【经】 analysis of time series

专业解析

数字时间序列分析（Digital Time Series Analysis）是指对按时间顺序排列的离散化数字信号或数据集进行数学建模、统计推断和预测的过程。其核心目标是从具有时间依赖性的观测数据中提取规律、识别趋势或异常，并为决策提供量化依据。该术语在汉英词典中对应"Digital Time Series Analysis"，其中"数字"强调数据的离散化和计算机可处理特性。

核心方法

时域分析：通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）研究序列滞后相关性，典型模型包括ARIMA（差分整合移动平均自回归模型），其公式可表示为：
$$ (1-sum_{i=1}^p phi_i L^i)(1-L)^d Xt = (1+sum{i=1}^q theta_i L^i)varepsilon_t

$$

其中$L$为滞后算子，$varepsilon_t$为白噪声。

频域分析：运用傅里叶变换将时间序列分解为不同频率成分，适用于周期性信号检测。

应用领域

金融经济学：股票价格波动建模（参考美联储经济数据系统FRED）
信号处理：脑电图信号特征提取（IEEE信号处理协会标准）
工业物联网：传感器数据异常检测（ISO 13394标准）

技术实现

主流工具包括Python的statsmodels库（基于SciPy生态）和MATLAB的System Identification Toolbox，两者均提供完整的时间序列分解、平稳性检验及预测功能。

网络扩展解释

数字时间序列分析是指对按时间顺序记录的数字化观测数据进行统计建模、规律挖掘和预测的方法。以下是综合多个权威来源的详细解释：

一、核心定义

数字时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法，基于随机过程理论和数理统计学，研究随时间变化的数据规律。其研究对象是等间隔时间点上记录的数值序列，如股票价格、GDP季度数据等。

二、数据组成要素

趋势：数据长期变化的整体方向（如经济持续增长）
季节性：固定周期的重复波动（如季度性销售高峰）
周期性：非固定周期的波动（如经济周期）
随机性：不可预测的噪声（如突发事件影响）

三、主要分析方法

传统方法
- 分解模型：将序列拆分为趋势、季节、随机三部分，采用加法模型（$Y_t = T_t + S_t + R_t$）或乘法模型（$Y_t = T_t times S_t times R_t$）
- 移动平均法：通过窗口滑动计算均值消除噪声，公式为： $$ MAt = frac{1}{k}sum{i=0}^{k-1} Y_{t-i} $$
现代方法
- ARIMA模型：结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）处理非平稳序列
- 状态空间模型：适用于多维时间序列分析

四、典型应用领域

领域	应用场景	数据示例
经济预测	GDP预测、通胀分析	季度经济指标
商业分析	销售预测、库存管理	月度销售额
气象学	温度趋势分析	每日气温记录
医疗健康	疾病传播监测	每周病例数
金融	股票价格波动预测	分钟级交易数据

五、分析流程

数据平稳性检验（如ADF检验）
成分分解与可视化
模型选择与参数估计
残差诊断与模型优化
预测与结果验证

注：完整方法论可参考统计学教材或专业分析工具（如R语言的forecast包、Python的statsmodels库）。实际应用中需注意数据质量、采样频率等关键因素。