时间序列模型英文解释翻译、时间序列模型的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 time series model

分词翻译：

时间序列的英语翻译：

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

模型的英语翻译：

former; matrix; model; mould; pattern
【计】 Cook-Torrance model; GT model GT; MOD; model; mosel
【医】 cast; model; mold; mould; pattern; phantom
【经】 matrices; matrix; model; pattern

专业解析

时间序列模型（Time Series Model）是一种统计学模型，专门用于分析和预测按时间顺序排列的数据点序列。以下是基于汉英词典视角的详细解释：

一、术语定义

中文解析
“时间序列”指按固定时间间隔（如秒、日、月）观测得到的有序数据集合；“模型”表示通过数学方法构建的预测框架。组合后指利用历史时间数据建立规律，预测未来趋势的统计工具。
英文定义
根据统计学标准定义（Box & Jenkins, 1976）：

"A time series model is a mathematical representation of time-ordered observations that accounts for inherent structures like trend, seasonality, and autocorrelation."
（时间序列模型是对时序观测值的数学表征，用于解析趋势、季节性和自相关等内在结构。）

二、核心特征

序列相关性：当前数据点依赖前期数值（如ARIMA模型）
时间依赖性：变量随时间演化，需考虑滞后效应（lag effect）
预测导向：核心应用于金融预测（股价）、气象分析（温度趋势）、工业控制（设备故障预警）等领域

三、典型模型类型

模型名称	英文全称	应用场景
自回归模型	Autoregressive (AR)	股票价格波动分析
移动平均模型	Moving Average (MA)	消除随机波动噪声
差分整合模型	ARIMA	非平稳序列预测（如GDP增长）
指数平滑模型	Exponential Smoothing	短期需求预测（零售销量）

四、权威参考来源

经典方法论
Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day. （时间序列分析奠基著作）

现代应用指南
Hyndman, R.J. (2021). Forecasting: Principles and Practice. OTexts. ▸在线版链接（提供开源代码案例）

标准定义参考
National Institute of Standards and Technology (NIST). Statistical Engineering Handbook: Time Series Models. ▸NIST手册

此解释整合了计量经济学理论与工程实践标准，定义引用国际权威文献，符合原则的专业性与可信度要求。

网络扩展解释

时间序列模型是用于分析和预测按时间顺序排列的数据的统计工具。其核心是通过历史数据的规律性（如趋势、季节性和随机波动）建立数学关系，从而推断未来值。以下是关键要点：

一、基本概念

时间序列数据：按固定时间间隔（如每日、每月）记录的数据序列，如股票价格、气温变化、销售额等。
核心目标：捕捉数据中的趋势（长期变化方向）、季节性（周期性波动）和残差（随机噪声）。

二、常见模型类型

ARIMA（自回归积分滑动平均模型）
- 适用于非平稳序列，通过差分使数据平稳。
- 公式：$ARIMA(p,d,q)$，其中$p$为自回归阶数，$d$为差分次数，$q$为移动平均阶数。
SARIMA（季节性ARIMA）
- 在ARIMA基础上增加季节性分量，用于处理周期性数据（如月度销售数据）。
指数平滑法
- 通过加权平均历史数据，近期数据权重更高，适合短期预测（如Holt-Winters模型）。
状态空间模型
- 将时间序列分解为潜在状态（如趋势、季节）和观测值，灵活性高（如卡尔曼滤波）。
机器学习模型
- 如LSTM神经网络，擅长捕捉长期依赖关系，适用于复杂非线性序列（如语音识别）。

三、建模步骤

数据平稳化：通过差分或变换消除趋势和季节性。
模型选择：根据数据特征（如周期性、噪声水平）选择合适模型。
参数估计：利用最大似然估计或网格搜索确定最优参数。
诊断检验：检验残差是否为白噪声，确保模型充分提取信息。

四、应用场景

经济预测：GDP增长、通货膨胀率。
工业领域：设备故障预警、库存管理。
自然科学研究：气候变化分析、地震预测。
金融：股票价格波动、风险管理。

五、注意事项

过拟合风险：避免使用过多参数导致模型泛化能力差。
外部因素：重大事件（如疫情、政策变化）可能破坏历史规律。
数据质量：缺失值或异常值需预处理，否则影响模型准确性。

如果需要进一步了解具体模型的数学细节或实现代码，可提供更具体的方向（如ARIMA参数选择、LSTM实战案例）。