数字时间序列分析(Ⅳ)

第二讲　数字时间序列初析(Ⅱ) 3.数字时间序列的结构初析 数字时间序列的结构分析有助于了解序列在不同时刻之间的相依关系与内部结构。包括相关性分析、平稳性分析、线性性分析、周期性分析等内容。通过这些分析,可判断序列是动态还是静态,是平稳还是有趋势或周期,也可判别序列是否线性是否正态,以便针对数据结构特点,选用合适办法,对数据作进一步的加工处理。 3.1相关性分析 相关分析主要用来确定数字时间序列x1,x2,…,xN自身内在线性相关程度,并给出相应的定量测度。由于线性相关简单、直观,估计方法和统计检验都得到了充分发展,因而应…     

数字时间序列分析(Ⅲ)

第二讲数字时间序列分析(Ⅰ) 上讲介绍了数字时间序列的基本统计特性,讨论了最广泛最常见的几类随机序列,在此基础上,我们在本讲系统地讨论如何获得有效合理的数字时间序列,并介绍对数字序列进行初步分析处理的科学方法. 1.数字时间序列的获取 我们已经知道,数字时间序列有静态动态之分,由于基本结构有本质区别,这两类数据的收集或测定也各有其方法和特点·静态数据的获取,要保证数据的独立性和随机性,要选择合理的抽样方法,此类问题,本刊统计学院已经有过介绍,本讲仅介绍动态数据序列的获取方法. 在许多实际问题中,动态数据的观测记录往往…     

数字时间序列分析(Ⅱ)——第一讲 随机数据分析基础(Ⅱ)

2-2.正态分布重要性质 正态分布有许多独有的重要性质,仅介绍常用到的几个 Ⅰ.独立性和相关性等价 如果一个正态分布向量的各分量之间不相关,即cov(x(i),x(j))=0,i≠j,i,j= 1,2,…,s, var x(i)=σi2,这时协方差阵R=(), x的概率密度可写成量x(i)的边缘概率密度,此式表明,对于正态随机向量,其各分量两两相互独立的充分必要条件是它们两两不相关.同样可以证明,两个有联合正态密度的随机向量相互独立的充分必要条件是它们不相关。 Ⅱ.正态分布的条件密度保持正态性不变 我们先对二维正态分布情形证明这个性质的正确性 设(x(1),x(2))服从二维正…     

数字时间序列分析——第一讲 随机数据分析基础(I)

在科研、生产的各个领域,随着现代技术的迅猛发展,人们越来越频繁地收集到各种各样的观测数据,也越来越迫切地要求从这些数据中加工、提取出有助于认识世界、改造世界的信息与结论.因此,数字时间序列分析作为应用数学的一个分支,近二十年来不断创新发展,呈现出旺盛的生命力.随着计算机的普及与推广,这种数据分析的科学方法越来越广泛地运用到自然科学、社会科学研究以及工、农业生产的科研管理之中。 简单说来,数字时间序列就是一串数据,这串数据通常按时间顺序排列,并且由于受到各种偶然因素的影响,往往表现出某种随机性,彼此之间存在着统…     

数字时间序列分析(Ⅴ)——第三讲 动态数据的时域分析模型

在本刊的统计学院栏目中,已向大家介绍了方差分析、多元分析、抽样调查等数理。统计的学科分支,这些分支从不同角度提供了数据处理的科学手段与方法,在许多应用领域内显示了巨大的生命力.但是,由于上述方法都要求这些数据服从独立随机抽样(静态)的前提条件,而实际观测数据却往往存在千变万化的相互联系(动态),因此在应用中不可避免产生一些困难.本讲将要介绍的时间序列时域分析,可提供一系列具有科学理论依据的动态数据处理方法,帮助人们合理地、深入地研究分析获得的样本资料, 从而由表及里地掌握客观现象的本质和内在规律,达到进一步认识…     

方差分析(Ⅵ)

2.3双因素设计(重复情形)(续上期) 对于一般的a×b型实验,要想使误差从交互作用中分离出来,就必须对每个实验组合重复r(≥2)次实验,换句话说,要做a×b×r型实验。 一般地,二个因素带重复情形的实验数据列成表2.14。 　这时,数据Xijk的构造模型是式中参数μ,α,β,(αβ)的意义如上所述,而误差ε仍假定满足1.3节的假定(1)～(4),即εijk～N(0,σ2)。 首先,如不带重复情形那样,数据Xijk可以分解为 然而,最后一项还可分解为两项,一项是不同组合(ij)之间的差异,另一项是同一组合不同重复之间的差异,即 (X03k一见…-X.4.+z…)。(旯f.一兄..-X.I…     

统计线性模型(Ⅵ)

五、假设检验§5-1.对初等统计中假设检验问题的简单回顾 1°.一个正态总体,未知方差时对均值的双边检验。 假定:Y_1,…,Y_N独立同分布N(μ,σ～2),σ～2未知。对假设H_0:μ=μ_0(μ_0为给定值),进行检验。 在初等统计中,我们找到了一个统计量T: T=N(y-μ_0)/s。(s是样本标准差)。它有两个性质, (1)它被y_1,…,y_N完全确定,而不含任何未知参数。(这就是所谓“统计量”的含义)。、(2)待验假设H。成立时.T的概率分布已知,它服从xN,0.i”卜卜’.’,;;。’一 据此,由预先给出的显著性水平17。,可由0分布临界值表宣州隆二界地义(如分位点ti…     

宏观经济监测预警系统(Ⅵ)

6.经济时间序列的季节调整 从上几节讨论中我们看到,对经济指标的月份或季度时间序列数据进行分析时,季节调整是一个重要的预先处理手段,本节进一步研究季节调整的作用,意义和方法,并通过实例对几种季节调整方法加以比较. 6.1经济时间序列的季节性与季节调整 以月份或季度为单位的经济时间序列中.有许多表现出一年一度的周期性变化,这种周期性我们称为季节性. 一、季节调整 从大量的经济时间序列中可以看到,以月份或季度为单位的时间序列可以由以下几个部分来描述: Ⅰ、趋势.用来表征序列的长期行为,如增长,下降或保持不变. Ⅱ、季节因子.用…     

时间序列中参数变点的检测(英文)

The paper considers the problem of testing for a change point in the parameters of AR（p） models.It is shown that the asymptotically limiting distribution of the residual CUSUM of squares test（RCUSQ） is still the sup of a standard Brownian bridge under null hypothesis.We also show via simulations that our asymptotic results provide good approximations in finite samples.     

基于模糊GM(1,1)模型的时间序列预测

提出了一种模糊GM(1,1)预测模型,即FGM(1,1)模型,该方法是在GM(1,1)模型中引入模糊成员函数,通过模糊成员函数对时间序列数据进行模糊化,达到数据优化选择,实现历史数据"重近轻远"的预测效果.仿真结果表明所提出的预测方法有效可靠,为提高预测精度提供了新的途径.     

方向数据的统计分析(Ⅵ)

5参数检验 类似于直线上的数据,方向数据统计分析也有参数检验问题.我们介绍最常用的几种参数检验方法. 本节要求观测数据θ1,θ2,…θN独立同分布,且N.密度函数为其中u0为总体平均方向,k为刻度参数. 5.1均匀性检验 许多实际问题中常会提出均匀性检验的问题,如鸽子回巢方向是否有“一定趋向,某一疾病的发病率是否有季节性,某产品的销售量是否有旺季淡季之分等. 假定样本来自M(u0,k)总体,由于当k=0时,M(u0,k)退化为均匀分布,因此均匀性检验问题等价于我们对于平均方向已知和未知这两种情形,分别给出均匀性检验的方法. 一、平均方向已知的均…     

经济时间序列的X-11季节调整方法(Ⅰ)

本讲座以美国普查局的Ｘ－１１程序为背景，介绍程序中涉及的经济概念和统计方法，并结合实例介绍方法的应用．     

经济时间序列的X-11季节调整方法(Ⅲ)

§3季节调整效果的检验与评价 季节调整的效果与参加调整的序列本身有很大关系.有些序列的调整效果不论用什么方法都好,这是由于数据本身具有稳定的季节性、日历性和明显而又容易把握的趋势性.有些序列的调整效果则不一定好.因此在实际使用调整数据时,必须对其调整的效果有较清楚的认识.当然,季节调整效果与所用方法也有很大关系,本文对此不作讨论。 本节专门介绍在X-11程序基础上建立的检验和评价X-11程序季节调整效果的方法及有关统计量,内容主要涉及X-11程序的F部分,所提供的评价标准是经验的总结,读者可根据应用中的实际情况适当进行…     

经济时间序列的X-11季节调整方法(Ⅱ)

§1.2营业日(日历)调整 在月份的经济序列中,序列值的变化常常在一定程度上与特定月份中的工作日与非工作日的变化有关.这种现象最早出现在商业,称之为营业日变化,为了更一般地使用这一概念,我们称之为日历性变化. 日历性变化反映了数据在不同月份中的变化,但它与季节性变化的区别在于,后者与月份中工作日的天数变化无关.为了使季节调整更加精确,有必要对序列进行日历性分析和日历调整。分离出的序列中的日历因子用D表示. 假定序列包含有日历因子D,即O= CSID或O=C+S+I+D.为了计算日历因子,必需首先估计出C和S,然后用线性回归方法从ID…     

金融时间序列的转折点分析

本文讨论了时间序列的预测问题,在摆脱了在传统模型过多假设的基础上,采用对不同类型预测模型进行综合平衡分析的方法,权衡各项指标,以达到发现时间按序列转折点的目的.并以股票序列为例说明所给预测模型的有效性.     

股票指数的时间序列模型分析

借助于SA S软件将工程中的K a lm an滤波方法与时间序列的状态空间模型结合对上海A股指数进行了拟合与预测分析,通过对拟合与预测误差的计算可以发现这种模型是可行的;然后还把与滤波结合的状态空间模型的分析结果和常见的时间序列模型如:AR IM A模型、逐步自回归模型以及指数平滑模型的分析结果进行比较,比较的结果说明结合滤波的状态空间模型分析的结果比后三种的结果更加精确.结果为时间序列数据分析提供了一个较好的分析工具.     

关于时间序列分析的注记

本文讨论了时间序列分析中几个值得注意的问题 ;1自相关函数的意义 ,2趋势外推法预测中置信区间校正系数的计算 .     

数学奥林匹克讲与练(Ⅵ)

例题讲解41有1998个数字顺次排在一个圆周上，如果从某一位开始依顺时针方向顺次写下这1998个数字，则得到一个数，已知此数能被27整除，试证明：从任何一个数字开始顺时针方向写下这1998个数字，所得的数恒为27的倍数证明设从某位开始依顺时针方向写下这1998个数字所得的数为alazas…al000al，coal00s．因为103k三1（＊he27）10‘1‘’一ic（tikki27）（2）m31＋2—19（rTaxZ测因而对于写下的数有19（a＋a。4··＋alwi）＋IO（＆z＋as＋…4al。。，）＋（a。＋a．0＋…＋al。s乍b（’ined27）（3）即19x＋10y4＃。Othe27）（4）其中i一…