本文总结了一些时间序列分析中可能考到的概念解释。 观前提示：本文系作者独立完成，审阅不足，如有发现错误，以课本为准，并且欢迎在评论区中指正。 目录 Part 1：三大模型 Part 2：时间序列的预报 Part 3：ARMA模型的参数估计 Part ...

1.解决问题的类型 首先，提出一个方法考虑的应该是他对应解决什么类型的问题，对于层次分析法来说，它是用来解决确定评价指标、形成评价体系的评价类问题. 解决评价类问题需要考虑的三个问题 1.评价目标是什么 2.为了达到这种目标有几种可以选择的方案 3.评价的准则是什么 2.层次分析法的步骤 ...

1. 在时间序列分析中， 数学模型是什么？数学公式又是什么？数学推导过程又是什么？... ... 　　一句话：用数学公式后者符号来表示现实存在的意义。数学是“万金油”的科学，它是作为工作和分析方法运用到某个学科当中。比如在物理学中，数学公式或者数学符号也是表示现实存在的意义，G表示重力，再 ...

转载自最小森林-python时间序列分析 一、什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。 在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 环境配置 ...

https://www.cnblogs.com/rix-yb/p/9919787.html 时间序列分析 一、 概念 时间序列（Time Series） 时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。 时间序列分析的主要目的是根据已有 ...

时间序列是研究数据随时间变化而变化的一种算法。是一种预测性分析算法。它的基本出发点就是事物发展都有连续性，按照它本身固有的规律进行。 时间序列的常用算法包括移动平均（MA，Moving Average）、指数平滑（ES，Exponential Smoothing）、差分自回归移动平均模型 ...

时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需 ...

1， pandas生成时间一般采用date_range操作，这个之前的博客已经详细的讲解过,这里就不在阐述 2， pandas的数据重采样 什么是数据重采样？ 就好比原来一堆统计数据是按照天来进行统计的，持续一年； 那我们能不能看月整体变化的程度呢？ 那这个时候就涉及到数据的重采样问题 ...