前言：前一篇介绍了对平稳时间序列的分析方法和流程，在没有考虑季节效应的情况下，模型建立的并不成功。本篇以美国1980年-2015年月度失业率为对象，进行一个更为完善的、有季节效应的非平稳时间序列分析流程。理论支持： 拿到非平稳时间序列，首先进行的就是差分法消除趋势性，然后根据情况判断拟合季节加法模型或乘法模型，最后进行模型检验。常用的模型有两种：ARIMA和因素分解模型。ARIMA(加、乘法)模型
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2023-08-26 16:28:49
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先看下图：这是1986年到2006年的原油月度价格。可见在2001年之后，原油价格有一个显著的攀爬，这时再去假定均值是一个定值（常数）就不太合理了，也就是说，第二讲的平稳模型在这种情况下就太适用了。也因此有了今天这一讲。要处理这种非平稳的数据（比如上图中的均值不是一个常数），需要用非平稳模型：求和自回归滑动平均(Autoregressive integrated moving average, A
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2024-07-08 22:34:29
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之前介绍了时间序列的基本性质和一些基本模型，这里就介绍对时间序列进行分析建模的一套完整流程，也就是Box-Jenkins方法。简单来说Box-Jenkins方法包括四个阶段，第一，把序列转化为平稳序列，并判断出合适的ARMA模型（确定阶数）用于分析；第二，估计模型的未知参数；第三，对模型进行评价分析；第四，使用得到的模型进行预测。可以看到，其实整个过程最重要的还是第一个阶段，即如何对非平稳序列进行
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2024-08-25 10:50:07
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时间序列是由按时间排序的观察单位组成的数据。可能是天气数据、股市数据。，也就是说它是由按时间排序的观察值组成的数据。在本文中将介绍和解释时间序列的平滑方法，时间序列统计方法在另一篇文章中进行了解释。本文将解释以下 4 个结构概念：1、稳态（Stationary）稳态是指系统的状态不再随时间发生改变的一种状态。换句话说，如果一个时间序列的均值、方差和协方差随时间保持不变，则该序列被称为平稳的。为什么
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2023-12-15 10:57:11
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本篇目录1 基本概念2 平稳序列的预测3 趋势性序列的预测 1 基本概念时间序列（times series）：同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列。平稳序列（stationary series）：基本上不存在趋势的序列非平稳序列（non-stationary series）：包含趋势、季节性和周期性的序列，可能只含其中一种成分，也可能是其中几种成分的组合趋势（trend）：时间序列在长
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2024-01-05 22:11:32
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【一】时间序列预处理指的是序列的 平稳性检验 和 纯随机性检验每个统计学问题都需要进行一定的 假设，同样时间序列预测也是一条时间序列里长期 稳定不变 的规律，是基本模型平稳的基本思想：时间序列的行为并不随时间改变平稳性检验【不常见】严平稳：这是一种比较严格的定义，认为只有当序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能平稳。而在实践中要获得严平稳序列很难，通常只具有理论意义【最常见
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2024-07-25 15:49:33
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目录1 摘要2 引言2.1 选题背景 2.2 基于单位根检验的研究综述3 理论知识3.1 几种常见的单位根检验方法3.1.1 ADF检验3.1.2 PP检验3.1.3 M单位根检验3.1.4 Breitung’s方差比检验4 参数估计1 摘要在实际应用中的数据大多数表现出非平稳的特征。因此，对于非平稳时间序列的分析研究具有十分重要的意义。本文主要研究
非平稳时间序列模型 非平稳时间序列模型通过差分平稳化差分是什么是否要做差分单位根检验做多少次差分一个例子ARIMA模型随机游动疏系数模型中间有项可以是0什么是疏系数模型如何判断是疏系数模型推广 通过差分平稳化差分是什么由Cramer分解定理 : 时间序列 = 确定性影响 + 随机性影响 , 而确定性影响又可以由多项式决定 , 而对多项式求n次差分 , 既能变成常数差分在连续情况下可以理解为
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2023-10-12 22:01:42
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# 如何在 R 语言中判断时间序列是否平稳
时间序列分析是统计学和数据科学中的重要部分。在实际工作中，我们常常需要判断时间序列是否平稳。平稳时间序列是指其统计特性如均值和方差随时间不变。在 R 语言中，有多种方法可以判断时间序列是否平稳。本文将详细介绍这个过程。
## 流程概述
以下是判断时间序列是否平稳的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
时间序列，指的是按时间顺序索引的一系列数据点，是面板数据的一种，属于一维面板数据。时间序列分析包括用于分析时间序列数据以及提取有意义的统计数据和数据其他特征的方法。ARIMA模型构建流程： 1.判断模型的平稳度 2.差分法对非平稳时间序列进行平稳化处理
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2023-10-20 17:21:35
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在进行时间序列分析时，最常用的一步是检验序列的平稳性。平稳性是指统计量如均值和方差在时间上不发生变化。使用 R 语言进行时间序列平稳性检验时，我曾遇到过“时间序列平稳序列平稳性检验不通过”的问题，这带来了严重的业务影响。
平稳性检验的失败，意味着我所处理的数据并不符合一定的分析前提条件，可能导致后续建模和预测的准确性下降。在业务影响分析中，若采用了不平稳的时间序列进行预测，可能会导致错误的决策，
时间序列是一系列数据点，其中每个数据点与时间戳相关联。 一个简单的例子是股票在某一天的不同时间点的股票价格。 另一个例子是一个地区在一年中不同月份的降雨量。 R语言使用许多函数来创建，操作和绘制时间序列数据。 时间序列的数据存储在称为时间序列对象的R对象中。 它也是一个R语言数据对象，如矢量或数据帧。使用ts()函数创建时间序列对象。语法时间序列分析中ts()函数的基本语法是 - timeser
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2023-06-19 14:08:30
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# 时间序列 R语言 检验序列的平稳性
## 引言
时间序列分析是一种统计学方法，用于分析和预测随时间变化的数据。在时间序列分析中，一个重要的概念是平稳性。一个平稳的时间序列是指其统计特性在不同时间点上保持不变，即均值和方差不随时间变化而变化。平稳性是进行时间序列分析和预测的前提条件之一。
在本文中，我们将介绍如何使用R语言来检验时间序列的平稳性。我们将使用一些常见的统计检验方法，包括单位根
原创
2023-08-11 13:16:59
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文章所属内容为时间序列分析，是构建模型、构建预测模型的第一步。我们在拿到一组数据X之后，先对数据X进行时间序列的转换。price <- ts(X,start = c(2015，1),frequency = 4)
#X是我们的数据，start是选择我们时间是从什么时候开始，frequency是数据的频率，通常12为月，1为年，52为星期，4为季度。平稳性检验平稳性检验有很多种，这里我们只采用
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2023-06-21 15:48:43
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# R语言实现时间序列平稳性ADF判别指南
## 引言
在时间序列分析中，判断数据的平稳性是一个重要的步骤。平稳序列的均值和方差是不随时间而变化的，很多统计模型（如ARIMA）要求输入的序列是平稳的。检验平稳性的一种常见方法是ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。本文将指导你如何在R语言中实现ADF检验，并提供详细的步骤及代码示例。
## 流程概览
下面的表格展示了
# R语言时间序列平稳性检验
随着数据分析领域的不断发展，时间序列分析作为一种重要的数据分析方法，被广泛应用于金融、气象、销售等领域。在时间序列分析中，平稳性是一个非常重要的概念，它是指时间序列的统计性质在不同时间段内是不变的。平稳性检验可以帮助我们判断时间序列数据是否稳定，为后续的建模和预测提供依据。
## 平稳性检验方法
在R语言中，我们可以使用一些统计包来进行时间序列的平稳性检验，比如
原创
2024-05-04 04:25:47
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简介预测一个家庭未来三个月的用电量，估计特定时期道路上的交通流量，预测一只股票在纽约证券交易所交易的价格……这些问题都有什么共同点？它们都属于时间序列数据的范畴！如果没有“时间”成分，就无法准确地预测出结果。随着我们周围世界产生的数据越来越多，时间序列预测已成为数据科学家必须掌握的一项越来越关键的技能。然而，时间序列是一个复杂的话题，它具有多面性。 手把手教你用Python处理非平稳时间序列首先，
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2024-05-10 12:42:34
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# GAMLSS模型及其在R语言中的应用
## 什么是GAMLSS模型？
GAMLSS（广义加法多元线性模型）是一种灵活的统计建模方法，主要用于处理复杂的分布和数据关系。与传统的线性回归模型相比，GAMLSS允许更复杂的错误分布，从而适用于更加广泛的应用场景。它不仅可以处理标准的正态分布数据，还可以处理如偏态和重尾等多种数据分布。
## GAMLSS模型的基本组成
GAMLSS模型由两部分
# 教你如何实现“R语言gamlss包”
## 1. 流程概览
首先，让我们来看一下整个实现“R语言gamlss包”的流程：
```mermaid
journey
title 教你如何实现“R语言gamlss包”
section 准备工作
开发者->小白: 介绍gamlss包
section 安装包
小白->开发者: 下载安装R语言
原创
2024-04-24 05:45:01
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# Python非平稳时间序列预测
在时间序列分析中，非平稳时间序列是指其统计特性（如均值、方差等）在时间上存在明显的变化趋势。对于非平稳时间序列的预测是一个具有挑战性的问题，因为传统的时间序列预测方法往往基于平稳性假设。
Python中有许多强大的库可以用于时间序列分析和预测，比如`pandas`、`statsmodels`和`scikit-learn`等。下面我们将使用这些库来预测一个非平
原创
2024-04-20 06:49:45
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