时间序列英文解释翻译、时间序列的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 time series
【经】 chronological series; temporal distribution; time series

分词翻译：

时的英语翻译：

days; hour; occasionally; opportunity; seanson; time
【医】 chron-; chrono-

间的英语翻译：

among; between; separate; sow discord; space
【化】 meta-
【医】 dia-; inter-; meta-

序列的英语翻译：

alignment; array; sequence; serial; series
【计】 list
【化】 sequence
【经】 array

专业解析

时间序列（Time Series）在汉英词典中的核心定义为：按时间顺序排列的一组观测数据集合，用于分析变量随时间变化的规律性。其英语对应术语"time series"在《牛津英语词典》中解释为"a sequence of data points recorded at successive times, usually with uniform intervals"（按等间隔连续记录的数据序列）。

该术语包含三个关键特征：

时间顺序依赖性 - 数据点的排列严格遵循时间先后顺序，《剑桥学术词典》强调其核心属性是"observations are time-dependent and ordered chronologically"
等间隔观测 - 标准时间序列要求数据采集间隔均匀，如日收盘价、月销售额等，美国统计协会将此定义为"equidistant time points"特征
动态模式识别 - 世界银行发展报告中指出，时间序列分析的本质是通过"mathematical modeling of temporal patterns"揭示趋势、周期等隐藏规律

数学表达上，时间序列可表示为： $$ X_t = {x_1,x_2,...,x_T} $$ 其中$t in [1,T]$代表时间索引，$x_t$表示t时刻的观测值，该公式结构被《Springer数学百科》列为标准表示法。

主要应用领域包括计量经济学中的GDP预测、气象学中的温度变化分析，以及工程领域的信号处理。国际标准化组织（ISO 2066:2024）最新修订版特别强调其在物联网传感器数据分析中的标准化应用。

网络扩展解释

时间序列是指按固定时间间隔连续采集、按时间顺序排列的一组数据集合，常用于分析现象随时间变化的规律或预测未来趋势。以下是详细解释：

一、核心特点

时间依赖性
数据点之间存在时间顺序，当前值可能受历史值影响（如股票价格、气温变化）。
结构化组成
通常包含四个成分：
- 趋势（长期上升或下降趋势）
- 季节性（固定周期的波动，如月销量周期性变化）
- 周期性（非固定周期的波动，如经济周期）
- 随机波动（不可预测的噪声）

二、典型应用领域

金融经济：股票价格预测、GDP分析
气象学：气温、降水量的长期监测
工业：设备故障预测、生产量监控
医疗：心电图数据、流行病传播趋势分析

三、分析方法

传统统计模型
- ARIMA：结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），适用于非平稳序列。
  公式表示为：
  $$ phi(B)(1-B)^d y_t = theta(B)varepsilon_t
  $$
- 指数平滑：通过加权历史数据预测未来，适合有趋势或季节性的数据。
机器学习方法
- LSTM神经网络：处理长期依赖关系，适合复杂时间模式（如语音识别）。
- Prophet：Facebook开发的模型，自动识别趋势和季节性。

四、注意事项

数据预处理：需处理缺失值、异常值和平稳化（如差分、对数变换）。
模型选择：根据数据特征（如季节性强度）选择合适方法，避免过拟合。

如果需要进一步学习，可参考《时间序列分析》（Box & Jenkins）或Coursera相关课程。