我讨厌夏天！！~~ &nbs
原创
2008-07-29 09:34:39
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季节差分 特别说明由于每次都要运行同样的代码特别麻烦，所以我觉得把常用的时间序列的函数写在一个函数包里。 到现在为止，我写了第一个版本的函数包放在github上了，接下来的文章里我会用到这些函数，大家可以去把函数包下载下来自己看一下。 之后有空的话会写一篇文章详细介绍函数包里的每一个函数。 介绍季节差分之前讲过了普通的差分，可以用来消除数据的趋势性。这次，我们来讲一下季节差分，即当数据具有季节(
季节指数是以时间序列含有季节性周期变动的特征，计算描述该变动的季节变动指数的方法。 统计中的季节指数预测法就是根据时间序列中的数据资料所呈现的季节变动规律性，对预测目标未来状况作出预测的方法。长期趋势:受事
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2023-08-04 21:24:09
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时间序列的使用条件：必须能够看出具有周期性 季节趋势：绝不可以用年作为单位，需要用月份、季度、周做 循环变动：需要用年作为周期单位 ？？？？处理缺失值，疑问：为什么不适用插值法？？ 处理完了趋势处理季节性分解，注意这里的平均值的选择为什么要进行季节性分解？ 时间序列分析主要分为两个模型：指数平滑模型和ARIMA模型 例子：挖煤矿 （不含趋势和季节成分，但是因为煤矿的总量是有限的，所以肯定会受到之
目录Cramer分解定理（1961年提出）差分R语言函数 diff例题：过差分：小结Cramer分解定理（1961年提出）任何一个时间序列 都可以分解为两部分的叠加:其中一部分是由多项式决定的确定性趋势成分，另一部分是平稳的零均值误差成分，即Box和Jenkins用大量的案例分析证明了差分方法是一种非常简便、有效的确定性信息提取方法 而Cramer分解定理在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分
所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
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2023-09-28 01:01:54
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很长时间不写日志了，一直想写，但总是没有时间，就算是有了时间，就又不想写了，总感觉很忙，但也不知道到底是在忙些什么，一个人默默的走在人群里，在这学里第...
原创
2023-09-28 11:22:54
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# Python 提取季节的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 提取季节信息。我们将通过步骤分解，并提供代码示例和详细说明，确保即使是刚入行的小白也能轻松理解。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下提取季节的整体流程。我们可以将这个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
Java季节运算
### 介绍
在日常生活中，我们经常需要根据日期来确定季节，例如春季、夏季、秋季和冬季。在Java编程中，我们可以使用一些方法来进行季节运算。本文将介绍如何使用Java的日期类和条件语句来实现季节运算，并提供相应的代码示例。
### Java的日期类
Java提供了`java.time`包来处理日期和时间。在进行季节运算之前，我们首先需要了解如何在Java中表示日期。
1.项目背景SARIMA是季节性自回归移动平均模型。对于周期性时间序列，首先需要去除周期性，去除的方式是在周期间隔上做一次ARIMA，此时可以得到一个非平稳非周期性的时间序列，然后在此基础之上再一次使用ARIMA进行分析。本项目应用SARIMA算法进行建模、预测、分析，形成一个完整的项目实战内容。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下： 数据详情如下(
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2023-09-26 15:38:43
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奇怪的天气
复杂的心情
这个中秋又是一个人，，，其实一点也不想回家
坐在冷清的办公室里面，找不到可以说话的人
这种寂寞的日子什么时候可以结束啊！
原创
2010-09-21 15:43:47
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在对实际科研数据进行统计分析的工作中，经常会遇到需要对日期类型变量进行处理的问题。例如，我们在进行新冠肺炎相关问卷调查数据的整理录入时,就需要录入出省时间、调查日期等与日期相关的指标信息。SPSS软件支持我们去定义或进行日期类型的变量转换，操作方式也很简单，我们一起来学习下。一、分割日期变量我们在SPSS中第一列输入一个字符串类型的时间值：1999-01-01，接下来我们将使用这个字符串时间，将它
# Python季节调整指南
在数据分析中，季节调整是一项重要的任务，特别是在处理时间序列数据时。通过季节调整，可以消除周期性波动，使数据更清晰地反映趋势和变化。本文将为您逐步讲解如何实现“Python季节调整”。
## 流程概述
以下是实现季节调整的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备并加载数据 |
目录假期和特殊事件建模（Modeling Holidays and Special Events）内置国家假日（Built-in Country Holidays）季节性的傅里叶级数（Fourier Order for Seasonalities）指定自定义季节（Specifying Custom Seasonalities）取决于其他因素的季节性（Seasonalities that depen
利用时间序列预测方法，我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数，食堂每日就餐人数等等，都是基于各自历史的情况来预测的。什么是时间序列？时间序列，是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合，比如每5分钟记录的收费口车流量，或者每年记录的药物销量都是时间序列。时间序列的类型根据时间间隔的不同，时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率
时间序列模型：严格来说包含4个要素，Trend/趋势、Circle/循环、Seasonal /季节性和不规则要素。但是实际中C和S往往几乎重合，所以模型通常是3个要素。一组时间序列数据有可能包含T和S，这都导致数据集不平稳。因为T会造成均值跟着时间变化而变化，S会造成方差随时间变动。在平稳化时间序列数据中，差分/differencing是种用得广&受欢迎的方法。笔记的目的是为了理解：平稳的
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2023-11-06 22:27:41
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1.五月份的商品销售额为60万元，该月的季节指数为120%，则消除季节因素影响后，该月的商品销售额为（ ）万元答案：消除季节因素影响后，商品销售额＝该月商品实际销售额/该月季节指数＝60/120%＝50（万元）季节变动指数，简称季节指数，它是预测目标季节或某月受季节变动因素影响发生变动的比例。季节指数的计算公式为：季节指数(%)= (历年同季平均数/趋势值)*100%例如商品销售量一季度的季节指
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2023-09-18 21:50:00
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时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。在这里我们主要介绍描述性时序分析。描述性时序分析主要是通过直观的数据比较或通过图表的观测方式，寻找时间序列中蕴含的发展规律。 我们以某淘宝店铺近两年销售收入的增长趋势和季节性波动趋势为例，展示如何使用python展现折线图数据源（仅展示部分）： 过程如下：import pandas as pd
import numpy
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2023-06-10 20:58:54
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时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺
注：参考司守奎老师的数学建模与算法书籍。在数学建模问题中，有很多类问题具有“季节性特点”。类似于不同蔬菜在一年四季中的价格变化、季节性服装在一年四季的价格变化等……对于季节性时间序列的预测，可以采用“季节系数法”来预测时间序列的变化趋势。在时间序列问题中，季节并不单纯代表一年四季，一些既有季度性、周期性的时间序列也可以用季节系数法来进行预测，例如月份。其步骤如下：收集m年中n个季度的时间序列样本数
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2023-09-25 09:03:42
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