大数据 第5章 时间序列分析和预测.pdf

第5章时间序列分析和预测  将某种现象在不同时间上发展变化的一系列 同类的统计指标数值，按时间先后顺序排列 起来，就形成了一个时间序列  时间序列包括两个基本要素：  现象所属时间  这些时间所对应的指标数值 4 000 3 000 2 000 1 000 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 美国月度致命交通事故数 美国2015年7 月非农就业人口走势 3σ 2σ 1σ 0σ -1σ -2σ 2008年8月1 日 2008年9月30 日 焦虑指数与标普500指数的走势对照 注：焦虑指数（虚线）和标普500指数走势（实线）交 错产生了诸多的菱形空间。焦虑指数大概落后两天。 时间序列的构成要素  构成要素  长期趋势 （T） 可解释的变动  周期波动 （C）  季节变动 （S）  不规则变动 （I） —不可解释的变动 含有不同要素的时间序列 250 3000 2500 200 2000 150 100 1500 趋 平 1000 50 势 稳 500 0 0 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 6 8 0 2 4 8 8 9 9 9 9 9 0 0 0 8 8 9 9 9 9 9 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 4000 5000 季 3000 4000