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如何计算一段时间序列数据的变化趋势
黎某人
2015-03-22 10:43:57
如图所示,x是时间轴,y是温度变化,如何知道从哪个点的数据开始,温度的变化开始长时间持续下降?并在什么时间开始恢复波动
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如何计算一段时间序列数据的变化趋势
如图所示,x是时间轴,y是温度变化,如何知道从哪个点的数据开始,温度的变化开始长时间持续下降?并在什么时间开始恢复波动
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kerwin liu
2018-11-21
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先滤波,然后进行差分求导(求二次导数)
wshcdr
2015-03-26
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这个有点难度啊
cnmhx
2015-03-26
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最常用的就是低通滤波。 比如你可以将数据实施快速傅里叶变换FFT,然后用低频的部分重建原序列。 得到的就是一种滤去高频部分的时间序列。 趋势是其中最低频的变化部分。
黎某人
2015-03-25
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引用 1 楼 cnmhx 的回复:
滤波处理; 信号检测; 小波变换; 。。。 有许多方法都可以做。
麻烦问下,您的这几个关键词我搜了下,大概没有直接帮助的信息,能不能具体一点,谢谢了
cnmhx
2015-03-23
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滤波处理; 信号检测; 小波变换; 。。。 有许多方法都可以做。
Excel-
时间序列
图(趋势)分析
时间序列
图是描述流程特性值在
一段
时间内变化波动的趋势和规律的统计工具,如整个流程大体在什么范围内运行、是否具有波动较大的时期或时点等。 通过对趋势的分析,也可以实现对未来
数据
变化的预测。通过对波动的分析,可以发现过程中的偏差,并区分通常原因还是特殊原因引起的偏差,如果是特殊原因引起的,则要立即分析问题成因,进行相应改进。
时间序列
分析和预测(含实例及代码)
导论 研究
时间序列
主要目的:进行预测,根据已有的
时间序列
数据
预测未来的变化。
时间序列
预测关键:确定已有的
时间序列
的变化模式,并假定这种模式会延续到未来。
时间序列
预测法的基本特点 假设事物发展趋势会延伸到未来 预测所依据的
数据
具有不规则性 不考虑事物发展之间的因果关系
时间序列
数据
用于描述现象随时间发展变化的特征。
时间序列
分析就其发展历史阶段和所使...
横截面
数据
、
时间序列
数据
、面板
数据
面板
数据
(Panel Data)是将“截面
数据
”和“
时间序列
数据
”综合起来的一种
数据
类型。具有“横截面”和“
时间序列
”两个维度,当这类
数据
按两个维度进行排列时,
数据
都排在一个平面上,与排在一条线上的一维
数据
有着明显的不同,整个表格像是一个面板,所以称为面板
数据
(Panel Data)。 实际上如果从
数据
结构内在含义上,应该把Panel Data称为“
时间序列
-截面...
时间序列
学习2:趋势
trend:模型随着移动平均值和time dummy的变化 1.什么是趋势?
时间序列
的趋势分量代表序列均值的持续(presistent)、长期变化(long-term change)。趋势是一系列中移动最慢的部分,代表了最大时间尺度的重要性。在产品销售的
时间序列
中,随着越来越多的人逐年意识到该产品,市场扩张的影响可能是增加趋势。 更一般地说,一个序列中任何持续且缓慢移动的变化都可能构成一种趋势——例如,
时间序列
通常在其变化中具有趋势。 2.移动平均线图(moving average plots) slid
时间序列
(一):
时间序列
数据
与
时间序列
预测模型
时间序列
定义:
时间序列
是按照一定的时间间隔排列的一组
数据
,其时间间隔可以是任意的时间单位,如小时、日、周月等。比如,每天某产品的用户数量,每个月的销售额,这些
数据
形成了以一定时间间隔的
数据
。 通过对这些
时间序列
的分析,从中发现和揭示现象发展变化的规律,并将这些知识和信息用于预测。比如销售量是上升还是下降,销售量是否与季节有关,是否可以通过现有的
数据
预测未来一年的销售额是多少等。 对于
时间序列
的预测,由于很难确定它与其他变量之间的关系,这时我们就不能用回归去预测,而应使用
时间序列
方法进行预测。 采用
时间序列
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