各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享时间序列的特征，以及时间序列分类的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们更大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
一、简明平稳序列时序图的特 ***
1.时序图：如果有明显的趋势 *** 或者周期 *** ，则不是平稳序列。
2.自相关图：随延迟期数k的增加，平稳时间序列的自相关系数p会很快地衰减向零。
非平稳序列的自相关系数衰减向零的速度通常比较慢。
非平稳序列的典型的自相关图：自相关图上显示出明显的三角对称 *** ；位于零轴一侧，有单调趋势序列的典型特征，或有明显的正弦波动规律。
3.纯随机 *** 检验：又称为白噪声检验，是专门用来检验序列是否为纯随机序列的一种 *** 。纯随机序列的序列值之间没有任何相关关系，也就是没有什么统计规律可言，各项之间也就没有任何关联，这样的序列没有挖掘的意义
二、时间序列的平稳 ***
并不是所有的时间序列都是可预测的，想象一下，假如一个时间序列的变化特 *** 是不稳定的，那么它每个时期的波动对于之后一个时期的变化的影响都是无法预测的，因为它随时可能变脸。而当一个时间序列的变化特征维持稳定，数据的历史分布和未来分布就会趋于一致，这时我们就可以根据历史数据对未来作出预测。用来刻画数据变化特征稳定的量就是时间序列的平稳 *** 。
如果图像没有明显的趋势，围绕着一个水平线稳定波动，序列传播没有明显的疏密变化，则可以判定为稳定序列。当然这种 *** 过于主观，还是需要更为严密的统计学检验。
观察图像的方式很直观，但也很主观，不适用于机器自动判断序列的稳定 *** 。因此我们需要一个更有说服力、更加客观的统计 *** 来帮助我们检验时间序列的平稳 *** ，这种 *** ，就是单位根检验。
当一个时间序列的滞后算子多项式方程存在单位根时，我们认为该时间序列是非平稳的；反之，当该方程不存在单位根时，我们认为该时间序列是平稳的。其原理比较复杂，想要理解它需要较好的数学基础，这里我们只关注在Python中如何使用。
常见的单位根检验 *** 有 DF检验、 ADF检验和 PP检验，这里演示如何使用最常用的ADF检验。
(1)Python中的stat *** odels库提供ADF检验函数，使用时需要引入
from stat *** odels.tsa.stattools import adfuller as ADF
stat *** odels.tsa.stattools.adfuller(x, *** xlag=None, regression='c', autolag='AIC', store=False, regresults=False)
(-5.2350403606036302, 7.4536580061930903e-06, 0, 60,{'1%':-3.54436885 *** 814813,'5%':-2.9110731481481484,'10%':-2.5931902777777776}, 1935.4779504450603)
三、时间序列的变量特征
1、非平稳 *** （nonstationarity，也译作不平稳 *** ，非稳定 *** ）：即时间序列变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线 *** 函数。
2、波动幅度随时间变化（Time－varying Volatility）：即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。
3、平稳型时间数列（Stationary Time Series）系指一个时间数列其统计特 *** 将不随时间之变化而改变者。
四、时变 *** 时间序列特征
时间序列特征表示时间序列特征表示时变 *** 时间序列特征是将原时间序列转换为另一论域中的数据并且起到数据降维的作用;同时,使得在低维空间下的数据能尽可能地反映原时间序列信息。时间序列特征表示 *** 归类:(1)数据非自适应 *** 是指将时间序列转换为另一数据空间,且转换过程和特征系数选择 *** 于数据本身;A.分段...
五、(二)时间序列的基本特征
1、时间序列一般具有如下4个基本特征：
2、1）趋势 *** ：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向，但变动幅度可能不等。
3、2）周期 *** ：某因素由于外部影响随着自然季节或时段的交替出现高峰与低谷的规律。
4、3）随机 *** ：个别为随机变动，整体呈统计规律。
5、4）综合 *** ：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
6、如上所述，地球化学时间序列一般由长期趋势T、周期变动C及不规则随机变动R等3个成分所构成。这3种成分可有不同的结合方式，当其彼此间互相 *** ，无交互影响，亦即长期趋势并不影响季节变动，则时间序列Y可用“加法模型”来描述：Y=T+C+R；当各成分之间明显存在相互依赖的关系，即假定季节变动与循环变动为长期趋势的函数，则为“乘法模型”：Y=T×C×R。
7、本研究将环境地球化学时间序列以加法模型进行考察。依此分析的序列，则可从中减去某种影响成分的变动，而求出另一种成分的变动。
8、所以，为分析时间序列数据的模式或趋势，通常须先了解时间序列数据的组合成分。分析时间序列的初步工作，系将时间序列绘制历史数据曲线图。根据此种图形，可观察出单一时间序列的变动情况，亦可知多种时间序列变动的相互关系。
六、时期序列和时点序列的特点
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短具备直接关系。
3、每个指标的数值多数是经过不断的登记汇总得到的。
1、平稳 *** 是时间序列的重要特征。如果时间序列的统计特 *** 不随时间变化，则称其为静止的。换句话说，它具有恒定的均值和方差，协方差与时间无关。
2、其中每个指标数值的大小和它所体现反映出的时期长短不具备直接关系。时间序列只是一系列排序的数据点。在时间序列中，时间通常是自变量，目标通常是对未来进行预测。
3、每个指标的数值多数是经过一次 *** 的登记汇总得到的。
时间序列（时期序列和时点序列）的原理：
时间序列是将某种统计指标的数值，按时间先后顺序排序所形成的数列。
时间序列的预测就是通过分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。
时间序列的异常检测就是通过历史的数据分析，查看当前的数据是否发生了明显偏离了正常的情况。
参考资料来源：百度百科-时间序列
七、时间序列的四个特征
趋势 *** 、周期 *** 、随机 *** 、综合 *** 。
1、趋势 *** ：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同 *** 质变动趋向，但变动幅度可能不等。
2、周期 *** ：某因素由于外部影响随着自然季节或时段的交替出现高峰与低谷的规律。
3、随机 *** ：个别为随机变动，整体呈统计规律。
4、综合 *** ：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势 *** 和周期 *** 变动。
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