动态统计学英文解释翻译、动态统计学的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 dynamic statistics

分词翻译：

动态的英语翻译：

dynamic; dynamic state; trends
【经】 movement

统计学的英语翻译：

statistics
【医】 statistics
【经】 statistics

专业解析

动态统计学的汉英词典释义与学科解析

一、术语定义

动态统计学（Dynamic Statistics）指研究随时间变化的数据规律及其推断方法的统计学分支，英文对应术语为“Dynamic Statistics”或“Time Series Statistics”。其核心是通过分析时间序列数据（Time Series Data），揭示系统演化规律、预测未来趋势，并量化不确定性。

二、核心研究对象

时间序列数据：按时间顺序排列的观测值集合（如股票价格、气象数据），需分析其自相关性、趋势性及季节性。
随机过程：将动态系统建模为随机过程（如马尔可夫链、布朗运动），通过概率模型描述状态转移规律。

三、关键方法论

经典模型：
- ARIMA模型（自回归积分滑动平均）：适用于非平稳序列预测，通过差分处理趋势与季节性。
- GARCH模型（广义自回归条件异方差）：量化金融时间序列的波动聚集性与风险。
现代技术：
- 状态空间模型（State Space Models）：结合卡尔曼滤波处理隐变量（如经济潜在增长率）。
- 机器学习融合：LSTM神经网络、集成学习提升非线性动态模式的捕捉能力。

四、应用领域示例

经济学：预测GDP增长、通胀波动（美联储经济模型参考；
气象学：长期气候模式模拟（世界气象组织应用案例；
工程控制：工业传感器数据的实时异常检测（IEEE控制系统文献。

五、学术权威参考

经典著作：
- Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1976). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Holden-Day.（奠定ARIMA理论基础）
学科进展：
- Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007.（GARCH模型开创性研究）
工具资源：
- R语言forecast包（Hyndman et al.开发），提供动态统计建模开源实现（CRAN链接）。

权威来源说明

: Handbook of Statistics (Elsevier) 时间序列分析专题卷；
: 期刊Journal of Time Series Analysis (Wiley) 动态模型研究；
: 国际统计学会（ISI）会议论文集《动态系统的统计推断》。

网络扩展解释

动态统计学是统计学中研究随时间变化的数据规律的分支，主要用于分析现象在时间维度上的发展趋势、周期性或波动性，并基于历史数据进行预测。以下是其核心要点：

一、定义与特点

动态统计学（又称时间序列分析）关注数据随时间变化的动态特征，通过量化分析揭示现象的发展规律。其特点包括：

时序性：数据按时间顺序排列，强调时间维度的影响。
趋势与波动分离：将数据分解为长期趋势、季节波动、循环变动和随机波动等成分。
预测导向：通过历史数据建立模型，预测未来状态。

二、核心方法

移动平均法
通过计算连续时间段内数据的平均值来平滑短期波动，突出长期趋势。例如：
$$bar{y}t = frac{y{t-k} + y_{t-k+1} + cdots + y_t}{k+1}$$
常用于疾病发病率等数据的趋势分析。
指数平滑法
对历史数据赋予指数递减权重，近期数据权重更高，公式为：
$$S_t = alpha yt + (1-alpha)S{t-1}$$
适用于捕捉近期变化趋势（如药物疗效监测）。
ARIMA模型
结合自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA），适用于非平稳时间序列的预测，如经济指标分析。

三、应用领域

经济学：分析GDP、物价指数等指标的长期趋势。
医学：监测疾病传播动态、评估干预措施效果。
社会学：研究人口增长、就业率等社会现象的变化规律。

四、与静态分析的区别

动态统计学强调时间维度的影响，而静态分析仅关注某一时点的数据特征。例如，静态分析可能描述某年人口总数，动态分析则研究人口十年间的增长模式及影响因素。

如需进一步了解具体模型或案例，可参考时间序列分析相关教材或专业文献。