數字時間序列分析英文解釋翻譯、數字時間序列分析的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 digital time series analysis

分詞翻譯：

數字的英語翻譯：

digit; figure; number; numeral; numeric
【計】 DIG; digital; number; numeral; numerical sort
【醫】 figure
【經】 digit; figure; number

時間序列分析的英語翻譯：

【經】 analysis of time series

專業解析

數字時間序列分析（Digital Time Series Analysis）是指對按時間順序排列的離散化數字信號或數據集進行數學建模、統計推斷和預測的過程。其核心目标是從具有時間依賴性的觀測數據中提取規律、識别趨勢或異常，并為決策提供量化依據。該術語在漢英詞典中對應"Digital Time Series Analysis"，其中"數字"強調數據的離散化和計算機可處理特性。

核心方法

時域分析：通過自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）研究序列滞後相關性，典型模型包括ARIMA（差分整合移動平均自回歸模型），其公式可表示為：
$$ (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$L$為滞後算子，$varepsilon_t$為白噪聲。

頻域分析：運用傅裡葉變換将時間序列分解為不同頻率成分，適用于周期性信號檢測。

應用領域

金融經濟學：股票價格波動建模（參考美聯儲經濟數據系統FRED）
信號處理：腦電圖信號特征提取（IEEE信號處理協會标準）
工業物聯網：傳感器數據異常檢測（ISO 13394标準）

技術實現

主流工具包括Python的statsmodels庫（基于SciPy生态）和MATLAB的System Identification Toolbox，兩者均提供完整的時間序列分解、平穩性檢驗及預測功能。

網絡擴展解釋

數字時間序列分析是指對按時間順序記錄的數字化觀測數據進行統計建模、規律挖掘和預測的方法。以下是綜合多個權威來源的詳細解釋：

一、核心定義

數字時間序列分析是一種動态數據處理的統計方法，基于隨機過程理論和數理統計學，研究隨時間變化的數據規律。其研究對象是等間隔時間點上記錄的數值序列，如股票價格、GDP季度數據等。

二、數據組成要素

趨勢：數據長期變化的整體方向（如經濟持續增長）
季節性：固定周期的重複波動（如季度性銷售高峰）
周期性：非固定周期的波動（如經濟周期）
隨機性：不可預測的噪聲（如突發事件影響）

三、主要分析方法

傳統方法
- 分解模型：将序列拆分為趨勢、季節、隨機三部分，采用加法模型（$Y_t = T_t + S_t + R_t$）或乘法模型（$Y_t = T_t times S_t times R_t$）
- 移動平均法：通過窗口滑動計算均值消除噪聲，公式為： $$ MAt = frac{1}{k}sum{i=0}^{k-1} Y_{t-i} $$
現代方法
- ARIMA模型：結合自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）處理非平穩序列
- 狀态空間模型：適用于多維時間序列分析

四、典型應用領域

領域	應用場景	數據示例
經濟預測	GDP預測、通脹分析	季度經濟指标
商業分析	銷售預測、庫存管理	月度銷售額
氣象學	溫度趨勢分析	每日氣溫記錄
醫療健康	疾病傳播監測	每周病例數
金融	股票價格波動預測	分鐘級交易數據

五、分析流程

數據平穩性檢驗（如ADF檢驗）
成分分解與可視化
模型選擇與參數估計
殘差診斷與模型優化
預測與結果驗證

注：完整方法論可參考統計學教材或專業分析工具（如R語言的forecast包、Python的statsmodels庫）。實際應用中需注意數據質量、采樣頻率等關鍵因素。