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时间序列分析答案王燕

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大数据时代，时间序列 分析已经成为AI技术的一个分支 。通过将time 序列 分析与分类模型相结合 ， 可以更好地应用于数据检测、预测等场景，time 序列/的分解预测时间是一种常见的数据形式 ， 比如大部分经济数据都是以time序列的形式给出的，例如，time 序列实际示例time 序列是指同一统计指标的一系列数值，按其发生的时间顺序排列 。

1、自相关系数怎么算自相关系数是指在时间序列的一个观测值与前一时刻的观测值之间的相关程度，是时间序列-3/中的一个重要参数 。自相关系数的计算涉及到序列时刻的观测值，所以首先要知道序列时刻和观测值是什么 。Time 序列指按时间排序的一系列数据，如股价、温度、销量等 。观测值是指特定时刻time 序列的数据值，可以表示为X(t) ， 其中t代表时间 。
【时间序列分析答案王燕】
具体步骤如下:1 .计算样本均值和样本方差并设置time/123，456，789-1/有n个观测值，分别表示为x (1) ， x (2)，x (n) 。首先计算样本均值和样本方差 ， 分别表示为μ和σ 2 。计算样本均值μ的公式为μ(X(1) X(2) … X(n))/n计算样本方差σ 2的公式为σ 2 。第一，一开始不要看国外的计量经济学教材 。国外的教材基本都是短时间内很难读完的笨重的书，读完要花很长时间，而且翻译出来的东西也不一定是必须的 。要看国内的书和国内一些比较有名的计量经济学者写的书 。这里有两本书，一本是南开大学张晓东写的《计量经济学基础》 ， 一本是复旦大学编的《计量经济学》 ， 还有北大前ccer有个老师叫黄什么的，还有一本比较薄的书序列-3/ 。不过不是人大编的王燕 。短时间内看完都很薄很舒服 。刚开始学计量经济学的时候，看南开大学编的，看了好几遍 。我个人没有看清华李子耐编的计量经济学 。我以为刚开始学的时候是用他的书学的 ， 发现他用的是矩阵的东西 。后来发现有些地方解释不清楚 。对于南开，我可以把我推荐的书看两三遍，然后看时间序列 分析 。我没有看魏的书，那本书太厚了，所以我就去图书馆找了一本 。就我个人而言，我读的是潘宏羽的作品 。

2、时间数列的构成要素时间序列的要素:长期趋势、季节变化、周期性变化、无规律变化 。长期趋势(T)某一基本面因素在较长时期内形成的总的变化趋势；季节变化是一年中随季节变化而发生的有规律的周期性变化 。周期性变化(c)以几年为周期的现象所呈现的波动模式的规则变化；不规则变化(I)是不规则变化的一种，包括严格随机变化和影响较大的不规则突然变化 。

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