《时间序列分析 》课件

《时间序列分析》ppt课件•时间序列分析简介•时间序列的平稳性检验目录•时间序列的预处理•时间序列的模型选择与建立CONTENTS•时间序列的预测与优化•时间序列分析的应用案例01时间序列分析简介时间序列的定义与特点定义时间序列是指按照时间顺序排列的一系列观测值特点时间序列具有时序性、趋势性、季节性和周期性等特点时间序列分析的用途与意义气象预报利用气温、降雨量等时间序列数据，预测未来的天气状况，为农业生产、金融市场预测交通运输等提供指导通过对股票、债券等金融产品价格的时间序列分析，预测未来的市场走势，为工业生产控制投资决策提供依据通过对生产过程中的各种参数时间序列分析，控制产品质量和生产效率能源需求预测通过对电力、燃气等能源消费的时间序列分析，预测未来的能源需求，为能源规划和调度提供支持时间序列分析的基本步骤数据收集与整理趋势分析和模型选择收集具有时间序列特征的数据，并进根据时间序列的特点选择合适的趋势行清洗和整理，确保数据质量和完整分析和模型，如ARIMA、SARIMA、性指数平滑等数据预处理模型参数估计与优化对数据进行缺失值填充、异常值处理根据选定的模型进行参数估计和优化，等操作，使数据满足分析要求提高模型的预测精度平稳性检验模型验证与评估检验时间序列是否平稳，对于非平稳使用历史数据对模型进行验证和评估，序列需要进行差分或对数转换等处理确保模型的可靠性和有效性02时间序列的平稳性检验平稳性的定义与检验方法平稳性定义时间序列数据在不同时间点上的统计特性保持恒定，即均值、方差和协方差不随时间变化检验方法通过绘制时间序列图、自相关图和偏自相关图，观察是否存在趋势或季节性变化，以及通过统计检验（如ADF检验）来验证单位根检验单位根是时间序列数据中存在的稳定性因素，可能导致时间序列非平稳常用的单位根检验方法有ADF检验、PP检验和KPS检验等，用于判断时间序列是否存在单位根，从而判断其平稳性季节性平稳检验季节性平稳是指时间序列数据在相同的时间段内表现出相似的统计特性检验方法绘制季节性自相关图和偏自相关图，观察季节性模式；或使用季节性ADF检验等统计方法进行检验趋势性平稳检验趋势性平稳是指时间序列数据在长期检验方法绘制时间序列数据的长期趋势上表现出稳定性，即趋势随着时趋势图，观察趋势是否随时间变化；间推移而缓慢变化或使用趋势性ADF检验等统计方法进行检验VS03时间序列的预处理缺失值处理插值法平均值填充使用数学方法对缺失值进行估用整个序列的平均值或中位数计，如线性插值、多项式插值填充缺失值，适用于缺失值较等少的情况忽略缺失值众数填充直接忽略含有缺失值的数据点，用出现次数最多的值填充缺失但可能导致数据丢失和偏斜值，适用于具有明显分布特征的数据异常值处理统计方法专家判断通过统计方法识别异常值，如Z分数、IQR依赖领域专家对异常值进行识别和判断等孤立点检测对比分析利用孤立点检测算法，如DBSCAN、孤立点将异常值与历史数据、正常范围等进行对比，森林等，识别异常值判断其是否异常平稳化处理差分对数转换通过计算时间序列的差分来消除趋势将时间序列取对数，使其波动性减小，和季节性影响更接近平稳状态指数转换移动平均法将时间序列转换为指数函数形式，消通过计算时间序列的移动平均值来平除趋势影响滑数据，使其更接近平稳状态04时间序列的模型选择与建立线性模型与非线性模型的选择线性模型非线性模型适用于数据之间存在线性关系的情况，如时适用于数据之间存在非线性关系的情况，如间序列数据的变化率保持恒定时间序列数据的变化率随时间变化ARIMA模型ARIMA模型是用于分析平稳时间序列数据的常用模型，包括自回归、差分和移动平均三个部分ARIMA模型通过参数估计和诊断检验，对时间序列数据进行拟合和预测SARIMA模型SARIMA模型是ARIMA模型的扩展，适用于分析非平稳时间序列数据SARIMA模型包括季节性自回归、季节性差分和季节性移动平均三个部分，能够更好地捕捉时间序列数据的周期性变化SARIMAX模型SARIMAX模型是ARIMAX模型的扩展，适SARIMAX模型在ARIMA模型的基础上，引用于分析受外部变量影响的非平稳时间序列入了外部解释变量，能够更好地解释时间序数据列数据的变动05时间序列的预测与优化预测方法的选择与比较线性回归模型指数平滑模型适用于具有线性关系的预测问题，简单易行，适用于具有季节性或趋势性的时间序列数据，但要求数据符合线性分布可以消除数据的短期波动ARIMA模型神经网络模型适用于具有自相关性和季节性的时间序列数适用于具有非线性关系的预测问题，但需要据，能够捕捉数据的内在规律大量数据和计算资源预测模型的优化与改进参数调整根据实际数据和业务需求，调整模型的参数，以提高预测精度集成学习将多个模型的预测结果进行综合，通过集成提高预测的稳定性和准确性特征工程对原始数据进行处理和变换，提取更有价值的特征，提高模型的预测能力超参数优化使用如网格搜索、随机搜索等方法，寻找最优超参数组合，提高模型性能预测误差的分析与调整010203误差来源分析误差度量误差调整分析预测误差的来源，如使用均方误差、平均绝对根据误差分析结果，对模模型选择不当、参数设置误差、相对误差等指标，型进行相应的调整和优化，不合理、数据预处理不当对预测误差进行度量和评以降低误差和提高预测精等估度06时间序列分析的应用案例股票价格时间序列分析总结词通过分析股票价格时间序列数据，可以预测股票价格的未来走势，为投资者提供决策依据详细描述股票价格时间序列分析是时间序列分析的重要应用之一通过对历史股票价格数据的分析，可以研究股票价格的波动规律和趋势，进而预测未来股票价格的走势这种分析可以帮助投资者制定投资策略，提高投资收益气候变化时间序列分析要点一要点二总结词详细描述气候变化时间序列分析有助于了解全球气候变化的趋势和气候变化时间序列分析通过对长时间的气候数据进行分析，规律，为环境保护和可持续发展提供科学依据研究全球气候变化的趋势、规律和影响因素这种分析有助于了解全球气候变化的本质和原因，为环境保护和可持续发展提供科学依据，促进人类与自然环境的和谐发展人口数量时间序列分析总结词详细描述人口数量时间序列分析有助于了解人口变化的趋势和规人口数量时间序列分析通过对历史人口数据进行分析，律，为政府制定人口政策和经济发展规划提供依据研究人口变化的趋势和规律，预测未来人口数量和结构的变化这种分析有助于政府制定合理的人口政策和经济发展规划，促进人口与经济的协调发展同时，对于社会福利、教育、医疗等公共事业的发展也有重要的指导意义THANKS感谢您的观看。