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基于时间序列分析的西安市公交公司收益预测 总被引:1,自引:0,他引:1
公交公司收益额的增长具有其内在的规律性,时间序列分析方法能够充分利用以往各期的调查信息给出精度较高的预测.该文通过对西安市某公司收益数据信息的分析研究,利用Matlab绘图对其进行定性分析,进而用MA2×12方法对原始数据进行处理,分离出趋势项且剔除不规则因素,最终拟合出较好的季节变动模型.依据预测模型对公交收益进行预测的结果表明该模型具有较高的拟合精度,从而较好地解决了公交公司收益的预测问题. 相似文献
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统计诊断就是探查对统计推断(如估计或预测等)有较大影响的数据从而对全过程数据进行诊断.本文应用基于数据删除模型得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式,进而推广到m维AR(p)模型的情形. 相似文献
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