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回归与时序分析,时序预测和回归预测

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时间序列分析，I，-1 分析 ， 相关性分析主要区别是:1 。At回归，按分布规律分类:高斯时间序列和非高斯时间序列1，统计时序 分析1，频域分析2 。时间域分析2，什么是平稳时间序列？也可以用方程回归进行定量预测和控制 ， 二、-1 分析与correlation 分析: 1、-1 /的关系 。

1、转录组时间序列数据处理所谓的时序分析(时间序列分析)是数据科学中非常重要的一个方向 。对于大多数商业活动来说，如果能够通过现有的不同时间数据进行预测，就有可能大大提高自己的胜率 。通常，时间序列数据将包括趋势部分和不规则部分 。我们要做的是剔除不规则的部分 ， 然后找到趋势，做一个预测 。在预测的过程中，通常可以采用移动平均法、局部加权回归法、指数平滑法和自回归综合移动平均法 。

一种是单一条件的纯时间序列，主要取决于不同基因的表达模式 。根据相似的表达谱将基因分成多类 ， 有助于发现功能相似的基因 。另一种情况是有控制和处理的时间序列，需要考察不同条件下的差异基因 。关于时间序列转录组数据这个工具分析近三年有两篇文章(一个人写的) 。在这两篇文章中，提到了一些工具 ， 但是有一些工具使用的是matlab(这个软件很贵) ， 有一些工具年久失修或者没有维护或者与最新的R版本不兼容，只有三四个工具在文章中被发现是有用的并且被认为是好的 。

2、时间序列基础1的基本概念 。Random时序分析1)随机变量:简单的随机现象，比如一天上课的学生人数，是静态的 。2)随机过程:随机现象的动态变化过程 。动态 。比如某段时间内每个时刻的状态 。所谓随机过程，就是现象的变化没有确定的形式，没有必然的变化规律 。在数学语言中，事物变化的过程是不能用时间T的一个(或几个)确定的函数来描述的，如果对于每一个具体的T都属于T(T是一个时间集) ， X(t)是一个随机变量，那么这个无限随机变量族{X(t)，

【回归与时序分析,时序预测和回归预测】2.白噪声序列1)纯随机过程:随机变量X(t)(t1 ， 2，3)如果由一个不相关的随机变量序列组成，即对于所有的s ， 它不等于k ， 随机变量Xs和Xk的协方差为零，则称为纯随机过程 。2)白噪声过程:如果一个纯随机过程的期望和方差是常数，则称为白噪声过程 。白噪声过程的样本实际上叫做白噪声序列，简称白噪声 。3)高斯白噪声序列:如果白噪声服从均值为0、方差为常数的正态分布，则为高斯白噪声序列 。

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