时间序列分析,时间序列分析基本原理

时间序列分析，时间序列分析基本原理？

1、时间序列分析(Time-Series Analysis)是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续遥感观测，提取图像有关特征，并分析其变化过程与发展规模。当然，首先需要根据检测对象的时相变化特点来确定遥感监测的周期，从而选择合适的遥感数据。

2、特点：简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。

3、基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。

4、基本思想：根据系统的有限长度的运行记录（观察数据），建立能够比较精确地反映序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来进行预报。

时间序列分析中LB统计量？

检验时间序列是否为白噪声序列，一般如果统计量的P值小于0.05时，则可以拒绝原假设，认为该序列为非白噪声序列，跟Q统计量差不多。

如何深入理解时间序列分析中的平稳性？

通过对时间序列分析的整体感觉整体关照，自然可以做出这样的理论表述。

从时间序列分析自身的内涵可以这样认为，时间序列分析具有平稳性。时间序列分析的一种平稳随机序列作为其基础，由此可以认为平稳性是时间序列分析重要特点。从时间序列分析的原理承认事物发展的延续性同时考虑事物发展的随机性，是在两者之间取得平衡以实现其平稳性。

如何对时间序列数据进行自相关性分析？

对时间序列数据进行自相关性分析，首先需要收集数据并整理成时间序列数据格式。然后可以使用自相关性函数来衡量数据点之间的相关性，通过计算自相关系数来判断数据序列的平稳性。

如果自相关系数较小，则说明数据序列是平稳的；如果自相关系数较大，则说明数据序列存在自相关性，可能存在周期性或趋势性。自相关性分析有助于理解时间序列数据的特点，为后续的预测和决策提供参考。

时间序列需要考虑多重共线性吗？

需要，把原来的向量改一下，改成增长率或者对数差分什么的，可能要好一些，话加入太多变，多重共线性是几乎无法避免的，只要在可承受的范围内，且不影响经济分析就行了