时间序列分析课程设计报告

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时间序列分析课程设计报告 (1)

中国铁路客运量的时间序列分析辜予薇1303050225统计0502摘要首先，本文对中国铁路客运的现状及影响客运量的因素作了简要的分析，并说明了运用时间序列分析方法对中国铁路客运量作预测的现实意义。

接下来，文中收集到了从2002年1月至2008年10月中国铁路客运量的数据，经过一系列分析，对野值进行了相应的替换，并通过平稳化和零均值化将原序列转化为适宜建立时间序列模型的新序列X。

然后，本文用Box-Jekins方法对序列X进行初步识别，拟合出基本模型，并使用F检验定阶法和最佳准则函数定阶法确定模型的阶数，建立了AR(1)模型。

其后，本文还使用Pandit-Wu方法建立起了ARMA(4,3)模型，并将此模型与之前的AR(1)模型作了简单的对比。

在模型建立后，本文分别用两个模型进行了内插和外推预测，比较了它们的预测误差，最后肯定了ARMA(4,3)模型的优越性，并对预测结果进行了简单的分析，提出了自己的建议。

关键词平稳化 Box-Jekins F检验最佳准则函数 Pandit-Wu 预测1引言铁路由于具有运距长、全天候、安全性强、运能大、受自然铁条件影响小的优点，在众多的交通工具中具有得天独厚的优势，无论在货运和客运上，都受到社会公众的亲睐。

[1]而铁路客运又是我国交通运输体系中与老百姓联系最紧密的运输方式，无论远赴他乡的学子，还是行色匆匆的打工仔，都于长长的列车有着不解之缘。

而我们知道，在高峰时期购票难的问题一直困扰着广大的出行者，现时值春运，国家和有关部门及时获取信息，有效地统筹安排铁道和列车资源就显得尤为重要。

我们认为，在众多的信息中，打算乘火车出行的人数是一个关键，它直接关系着有关部门需要开派多少车的问题。

如果车派少了，必然有部分的出行者由于无法买到车票而耽误行程，造成社会公众的不满；但另一方面，如果开派的列车数超过了实际需要，就会有过度“不满员”的情况，不仅加大了列车的运行成本，还造成了资源的浪费。

时间序列分析实验报告（3）

时间序列分析实验报告（3）《时间序列分析》课程实验报告⼀、上机练习（P124）1.拟合线性趋势12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95data a;input gov_cons@@;time=intnx('year','1jan1981'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;cards;12.79 14.02 12.92 18.27 21.22 18.8125.73 26.27 26.75 28.73 31.71 33.95;proc gplot;plot gov_cons*time=1;symbol1c=black v=star i=join;run;proc autoreg;model gov_cons=t;output out=out p=forecast;proc gplot data=out;plot gov_cons*time=1 forecast*time=2/overlay haxis='1jan1981'd to '1jan1993'd by year;symbol2c=red v=none i=join w=2l=3;run;分析：由上图可得DW的统计量等于2.7269，R⽅等于0.9555，SBC的值为48.3900913，AIC的值为47.420278.⼀元线性模型的截距等于9.7086，系数等于1.9829，且P<0.0001，故拒绝原假设，存在显著的线性关系。

2.拟合⾮线性趋势1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95data b;input index@@; time=intnx('year','1jan1991'd,_n_-1);format time year2.;t=_n_;t2=t**2;cards;1.85 7.48 14.29 23.02 37.42 74.27 140.72265.81 528.23 1040.27 2064.25 4113.73 8212.21 16405.95;proc gplot;plot index*time=1;symbol1c=black v=star i=join;proc reg;model index=t t2;model index=t2;output out=out p=index_cup;proc gplot data=out;plot index*time=1 index_cup*time=2/overlay ; symbol2 c =red v =none i =join w =2 l =3; run ;分析：⽅差结果显⽰，8435.02=R ，说明因变量84.35%由模型确定，P<0.0001，所以模型显著。

时间序列高分课程设计

时间序列高分课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解时间序列数据的定义和特点，掌握时间序列分析的基本概念和原理。

2. 学生能够运用所学知识对时间序列数据进行预处理，包括缺失值处理和异常值检测。

3. 学生能够运用时间序列分析方法，如自相关函数、偏自相关函数等，进行时间序列数据的特征提取和分析。

4. 学生能够掌握至少两种时间序列预测模型，如ARIMA模型、LSTM神经网络，并了解其适用场景。

技能目标：1. 学生能够运用编程工具（如Python）对时间序列数据进行处理和分析。

2. 学生能够运用统计软件或编程环境（如R、Matlab）进行时间序列预测模型的构建和优化。

3. 学生能够独立完成一个时间序列数据分析项目，包括数据预处理、模型选择、预测分析及结果评估。

情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到时间序列分析在现实生活中的广泛应用和价值，激发对数据分析的兴趣和热情。

2. 学生能够通过小组合作，培养团队协作精神和沟通能力，增强解决问题的信心和责任感。

3. 学生能够关注时间序列分析领域的发展动态，培养终身学习的意识。

本课程针对高年级学生，结合学科特点，注重理论与实践相结合，旨在提高学生的时间序列数据分析能力。

课程目标具体、可衡量，有助于学生和教师在教学过程中明确预期成果，并为后续教学设计和评估提供依据。

二、教学内容1. 时间序列基本概念：时间序列的定义、组成部分、平稳性检验及白噪声序列。

2. 数据预处理：时间序列数据的收集与整理，缺失值处理，异常值检测与处理方法。

3. 时间序列特征分析：自相关函数、偏自相关函数、自协方差和自协方差函数，时间序列的周期性、趋势性、季节性分析。

4. 时间序列预测模型：- 传统模型：ARIMA模型及其扩展形式，如季节性ARIMA模型；- 机器学习模型：LSTM神经网络，时间卷积网络（TCN）等。

5. 模型评估与优化：预测结果的评价指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），模型参数调优方法。

时间序列分析课程设计

游程检验
Zscore(居民消费指数) 检验值
a
.000000 21 13 34 10 -2.423 .015
案例<检验值案例>= 检验值案例总数 Runs 数 Z 渐近显著性(双侧) a. 均值
表2
时间序列数据是否平稳的游程检验结果
在表 2 中，概率的 P 值为 0.015，如果显著性水平为 0.05，由于概率 P 值小于显著性水平，因此拒绝零假设，即认为样本值的出现不是随机的，即原序列不平稳。
时间序列分析课程设计
部分是从 1980 年到 2009 年，第二部分是从 2010 年到 2013 年。将第一部分的数据作为原始数据，用于对模型进行估计，第二部分的数据则作为实验数据，用以检验预测的正确性。最后再对 2014～2016 年的居民消费价格指数作事后预测。本文的数据是在原数据基础上减 100 以简化计算。
2 问题分析
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时，用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。对此希望建立相关居民消费价格指数的数学模型并预测居民消费价格指数的走势。
中南大学数学学院
大学生课程设计
课程设计名称：时间序列分析专业班级：题目：居民消费价格指数的时间序列分析姓名：zgl 学号：指导教师：唐立
2015 年
6 月
摘要：居民消费价格指数能够反映价格变动趋势和程度，反映通货膨胀水平，在现代社会经济中占有极为重要的地位。研究居民消费价格指数的发展变化特征和未来短期内的发展趋势，把握居民消费价格指数发展变化的动态特征，有利于有针对性的制定政策措施，维持物价稳定，促进经济的健康发展和社会稳定。本文以我国 1980 年至 2013 年居民消费价格指数为研究对象，基于居民消费价格指数存在明显的非平稳性特征，运用自回归移动平均模型进行建模分析，并利用 SPSS 建立了居民消费价格指数时间序列的相关关系模型，从中选出预测精度相对较高的模型，并对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测。关键词：消费价格指数；时间序列分析；Box-Jenkins；Pandit-Wu；预测

时间序列分析课程设计

时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解时间序列分析的基本概念，掌握时间序列数据的结构特征和常见的时间序列模型。

2. 使学生掌握时间序列平稳性检验和自相关函数、偏自相关函数的绘制与分析方法。

3. 帮助学生了解时间序列预测的常用算法，如ARIMA模型、指数平滑等，并掌握其应用场景。

技能目标：1. 培养学生运用时间序列分析方法处理实际问题的能力，学会运用统计软件进行时间序列数据的分析、建模和预测。

2. 提高学生运用所学知识解决实际问题时的时间序列模型选择和参数估计能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索和研究的精神。

2. 引导学生认识到时间序列分析在实际问题中的应用价值，提高学生的数据分析和解决实际问题的能力。

3. 培养学生的团队合作意识，提高学生在团队中沟通、协作的能力。

课程性质分析：本课程为数据分析方向的专业课程，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，培养学生运用时间序列分析解决实际问题的能力。

学生特点分析：学生为高年级本科生，已具备一定的数学基础和统计分析能力，对时间序列分析有一定的了解，但尚需深化理论知识，提高实际操作能力。

教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 采取启发式教学，引导学生主动参与课堂讨论，培养学生的创新思维。

3. 强化课堂互动，关注学生的个体差异，提高教学效果。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、时间序列数据的组成、时间序列的分类及性质。

教材章节：第一章时间序列分析概述2. 时间序列数据的预处理：数据清洗、数据变换、平稳性检验。

教材章节：第二章时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）。

教材章节：第三章时间序列模型4. 时间序列预测方法：指数平滑法、季节性模型、周期性模型。

时间序列分析课程设计报告

安徽建筑大学时间序列分析课程设计报告书院系数理学院专业统计学班级统计学三班学号 11207040302 姓名朱敏指导教师俞泽鹏基于时间序列分析的股票预测模型研究摘要在现代金融浪潮的推动下,越来越多的人加入到股市,进行投资行为,以期得到丰厚的回报,这极大促进了股票市场的繁荣。

而在这种投资行为的背后,越来越多的投资者逐渐意识到股市预测的重要性。

所谓股票预测是指:根据股票现在行情的发展情况地对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。

这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。

但是在股票市场中,行情的变化与国家的宏观经济发展、法律法规的制定、公司的运营、股民的信心等等都有关联,因此所谓的预测难于准确预计。

即使是证券分析师的预测也只能作为股民入市操作的一般参考意见。

时间序列数据因为接受到许多偶然因素的影响,会常常表现出随机性,在统计学上称之为序列的依赖关系。

时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。

在股票市场上,时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测,为投资者和股票市场管理管理方提供决策依据。

本文主要介绍了时间序列分析方法的概念,性质,特点以及时间序列模型,包括建模时对数据时间序列的预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化以及模型预测等。

并根据道琼斯指数对收盘价进行短期预测,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立时间序列模型,说明时间序列分析的方法对于股票价格的预测趋势有一定的参考价值。

关键词：股票，预测，时间序列分析，AR（1 ）模型ABSTRACTIn the modern financial wave, more and more people join the stock market to invest, expecting to get rich return, which has greatly promoted the stock market’s prosperity. While under this behavior, an increasing large number of people become to realize the importance of stock forecast. The so-called stock forecast is defined: with the help of the stock’s recent condition, we’ll predict the future stock’s development, including its later development directions and fluctuations. This prediction based on the assumption of behavior is the prerequisite for established factor basis. But the stock’s index is always changing with the country’s macroeconomic development, the formulation of laws and regulations, the company’s operations, the confidence of investors and so on, which results in that it is very difficult to accurately predict. Even securities analysts’forecast results can only be operated as a general reference. Time-series data often show some kinds of randomness and dependence between each other because of the influence of various accidental factors. Time series analysis is one of the most important tools for economy research, and it describe the variation of data with time, and used to forecast economic data.Time series analysis is often used to predict the stock price, which provides decision-making basis for investors and the stock market managers. This thesis mainly introduces time series analysis theory, including its notion, character as well as the expression and description of some models derived from it ,including method of data simulation, method of parameter estimation and method of testing degree of fitting and arrange them by the numbers. And according to the Dow Jonesindex, we may predict the closing price trend for short-term with the help of time series analysis theory. Therefore we can establish some models, we could prove that the method has some value for predicting the stock’s trend by means of model fitting effect and error analysis.Keywords: stock, predict, time series analysis, AR（1）model目录一、引言1.1研究背景1.2研究意义1.3选题依据二、基于时间序列分析的股票预测模型的实例分析2.1绘制时序图2.2平稳性检验2.3纯随机性检验2.4模型的识别与拟合2.5模型的检验2.6序列预测一、引言股票是股份公司（包括有限公司和无限公司）在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。

时间序列分析课程设计结论

时间序列分析课程设计结论一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握时间序列分析的基本概念，如趋势、季节性和周期性；2. 培养学生运用时间序列分析方法对数据进行预处理、建模和预测的能力；3. 使学生了解时间序列分析在不同领域的应用，如经济学、气象学等。

技能目标：1. 培养学生运用统计软件进行时间序列数据分析和处理的能力；2. 培养学生根据实际问题时选择合适的时间序列模型进行分析的能力；3. 培养学生运用时间序列模型进行数据预测和决策的能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对时间序列分析的兴趣，培养其主动探索和研究的意识；2. 培养学生严谨的科学态度，注重数据分析的客观性和准确性；3. 增强学生的团队合作意识，使其在合作学习中相互启发、共同进步。

课程性质分析：本课程为数据分析相关学科，旨在培养学生运用时间序列分析方法解决实际问题的能力。

结合学生特点和教学要求，课程设计注重理论与实践相结合，强调学生的动手操作能力和创新思维。

学生特点分析：学生具备一定的数学基础和统计知识，对数据分析有一定了解，但可能对时间序列分析的具体应用和方法掌握不足。

教学要求分析：1. 注重引导学生从实际问题中提炼出时间序列分析的关键要素；2. 强调学生对时间序列模型的建立、参数估计和预测方法的掌握；3. 通过案例分析和课堂讨论，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：介绍时间序列的定义、组成要素（趋势、季节性、周期性、随机性）以及相关统计指标。

教材章节：第一章时间序列分析概述2. 时间序列预处理：讲解时间序列数据的收集、整理、可视化等预处理方法，以及平稳性检验和差分等方法。

教材章节：第二章时间序列数据的预处理3. 时间序列模型：介绍自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归差分移动平均模型（ARIMA）等常见时间序列模型及其适用场景。

教材章节：第三章时间序列模型及其应用4. 模型参数估计与检验：讲解时间序列模型的参数估计方法、拟合优度检验和预测误差分析等。

时间序列分析基于r课程设计

时间序列分析基于r课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握时间序列分析的基本概念和方法，能够运用R 语言进行时间序列数据的收集、整理和分析，从而对时间序列数据进行有效的挖掘和预测。

1.理解时间序列分析的基本概念和常用方法。

2.掌握R语言中时间序列分析的相关函数和库。

3.能够使用R语言进行时间序列数据的收集和整理。

4.能够使用R语言进行时间序列数据的分析和预测。

情感态度价值观目标：1.培养学生的数据分析和解决问题的能力。

2.培养学生对时间序列分析的兴趣和热情。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括时间序列分析的基本概念、常用方法以及R语言的应用。

1.时间序列分析的基本概念：包括时间序列的定义、类型和特点，时间序列数据的收集和整理方法等。

2.时间序列分析的常用方法：包括时间序列的平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数的计算、时间序列的模型拟合和参数估计等。

3.R语言的应用：包括R语言的时间序列分析库的介绍和应用，如tseries、forecast等，以及时间序列数据的收集和整理方法的实现。

三、教学方法本课程的教学方法主要包括讲授法、案例分析法和实验法。

1.讲授法：通过讲解时间序列分析的基本概念和常用方法，使学生能够理解和掌握相关知识。

2.案例分析法：通过分析具体的时间序列数据案例，使学生能够将理论知识应用到实际问题中。

3.实验法：通过实验操作，使学生能够熟练掌握R语言的时间序列分析方法和技巧。

四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。

1.教材：主要包括《时间序列分析》和《R语言实战》等。

2.参考书：主要包括《时间序列预测》和《时间序列分析与应用》等。

3.多媒体资料：包括PPT课件、视频教程等。

4.实验设备：包括计算机、投影仪等。

五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等，旨在全面、客观地评估学生的学习成果。

1.平时表现：通过观察学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的情况等，评估学生的学习态度和理解程度。

matlab时间序列分析课程设计

matlab时间序列分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其数学表达和性质；2. 掌握使用MATLAB进行时间序列数据的处理、可视化及分析方法；3. 学习时间序列预测模型，如AR、MA、ARMA和ARIMA等，并了解其适用场景。

技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行时间序列数据的读取、预处理和存储；2. 能够利用MATLAB工具箱进行时间序列的图表绘制，并分析其特征；3. 能够运用所学时间序列模型对实际数据进行预测分析，并评估预测结果的准确性。

情感态度价值观目标：1. 培养学生主动探索、合作交流的学习态度，增强问题解决能力；2. 培养学生对数据分析的兴趣，提高数据分析素养，使其认识到数据在现实生活中的重要性；3. 引导学生关注时间序列分析在科学研究、工程实践等领域的应用，提高学生的专业素养。

课程性质分析：本课程为高年级本科或研究生阶段的数学、统计学、经济学等专业学生的专业选修课。

课程旨在使学生掌握时间序列分析的基本理论和方法，并能够运用MATLAB软件进行实际数据分析。

学生特点分析：学生已经具备一定的高等数学、统计学和计算机编程基础，具有较强的逻辑思维能力和动手操作能力。

教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力；2. 采用案例教学，引导学生运用所学知识解决实际问题；3. 加强课堂讨论，鼓励学生提问、分享观点，提高课堂互动性。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳时间序列及其性质、白噪声过程。

2. MATLAB时间序列数据处理：数据导入与导出、数据预处理、时间序列数据可视化。

- 教材章节：第三章“时间序列数据及其预处理”3. 时间序列分析模型：- 自回归模型（AR）：模型原理、参数估计、预测方法。

- 教材章节：第四章“自回归模型”- 移动平均模型（MA）：模型原理、参数估计、预测方法。

- 教材章节：第五章“移动平均模型”- 自回归移动平均模型（ARMA）：模型原理、参数估计、预测方法。

时间序列的课程设计报告

时间序列的课程设计报告一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列的概念，掌握时间序列的基本组成和特点。

2. 学生能够运用所学知识，分析时间序列数据，识别其变化趋势和模式。

3. 学生能够运用时间序列预测方法，对给定数据进行短期预测。

技能目标：1. 学生能够运用统计软件或编程工具，对时间序列数据进行处理和分析。

2. 学生能够运用图表、报告等形式，清晰、准确地表达时间序列分析结果。

3. 学生能够运用时间序列模型，解决实际问题，提高数据分析能力。

情感态度价值观目标：1. 学生通过学习时间序列知识，培养对数据的敏感性和探究精神，增强数据分析的兴趣。

2. 学生在小组合作中，学会倾听、沟通、协作，培养团队精神和责任感。

3. 学生能够认识到时间序列分析在实际生活中的应用价值，提高学以致用的意识。

课程性质分析：本课程为数据分析相关学科，旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本方法和技巧，提高解决实际问题的能力。

学生特点分析：本年级学生具备一定的数学基础和数据分析能力，对新鲜事物充满好奇，但可能缺乏实际应用经验。

教学要求：1. 结合课本知识，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力。

2. 注重启发式教学，引导学生主动探究，培养学生的创新思维。

3. 关注学生的个体差异，因材施教，提高教学质量。

二、教学内容1. 时间序列基本概念：时间序列的定义、组成元素、分类及应用场景。

2. 时间序列的特性：平稳性、趋势、季节性、周期性及随机性。

3. 时间序列预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。

4. 时间序列分析方法：- 趋势分析：线性趋势、非线性趋势。

- 季节性分析：季节指数、季节性分解。

- 周期性分析：自相关函数、偏自相关函数。

- 随机分析：白噪声检验、ARIMA模型。

5. 时间序列预测方法：- 简单平均法、移动平均法、指数平滑法。

- ARIMA模型及其扩展模型。

- 机器学习方法：如神经网络、支持向量机等。

6. 实际案例分析与操作：结合课本案例，运用所学方法进行时间序列分析及预测。

时间序列分析课程设计(最终版)

《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号评语：分数二○一二年十一月目录1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------31.1 序列分析--------------------------------------------------------------31.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------72.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------82.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------82.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------112.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------123.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------133.1序列分析--------------------------------------------------------------133.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图rate222120191817161514131211109876501JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12time图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。

时间序列分析课程设计总结

时间序列分析课程设计总结一、课程目标知识目标：1. 理解时间序列分析的基本概念，掌握其基本原理和应用领域；2. 学会运用时间序列分析方法对给定数据进行预处理、建模和分析；3. 掌握时间序列模型的选择、参数估计及预测评估方法；4. 了解时间序列分析软件包及其在实践中的应用。

技能目标：1. 能够独立运用时间序列分析方法处理实际数据，进行数据分析和预测；2. 掌握运用统计软件进行时间序列建模、预测及结果分析的技巧；3. 能够根据实际问题，选择合适的时间序列模型，并进行合理的参数估计；4. 提高运用时间序列分析解决实际问题的能力和逻辑思维能力。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对时间序列分析的兴趣，激发学生主动探索精神；2. 培养学生的团队协作意识，提高沟通和交流能力；3. 引导学生关注时间序列分析在实际生活中的应用，认识到数学知识在解决实际问题中的价值；4. 培养学生严谨、客观、科学的态度，形成正确的价值观。

本课程针对高年级学生，结合其已掌握的数学知识和实际应用能力，注重理论与实践相结合。

课程目标旨在使学生掌握时间序列分析的基本知识和技能，提高解决实际问题的能力，同时培养其情感态度和价值观，为今后的学术研究和工作实践打下坚实基础。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、特点和应用领域；2. 时间序列预处理：数据清洗、平稳性检验、季节性分解；3. 时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等；4. 模型参数估计与检验：最小二乘估计、极大似然估计、模型诊断与优化；5. 时间序列预测：预测方法、预测误差分析、预测评估；6. 时间序列软件应用：介绍常用时间序列分析软件包及其操作方法；7. 实践案例：结合实际案例，运用时间序列分析方法解决具体问题。

教学内容根据课程目标，遵循科学性和系统性原则，安排如下：第一周：时间序列分析基本概念及预处理方法；第二周：自回归模型及其应用；第三周：移动平均模型及其应用；第四周：自回归移动平均模型及其应用；第五周：模型参数估计与检验；第六周：时间序列预测及预测评估；第七周：时间序列软件应用及实践案例。

应用时间序列实验报告

河南工程学院课程设计《时间序列分析课程设计》学生姓名学号：学院：理学院专业班级：专业课程：时间序列分析课程设计指导教师：2017年6 月2 日目录1. 实验一澳大利亚常住人口变动分析 (1)1.1 实验目的 (1)1.2 实验原理 (1)1.3 实验内容 (2)1.4 实验过程 (3)2. 实验二我国铁路货运量分析 (8)2.1 实验目的 (8)2.2 实验原理 (8)2.3 实验内容 (9)2.4 实验过程 (10)3. 实验三美国月度事故死亡数据分析 (14)3.1 实验目的 (14)3.2 实验原理 (15)3.3 实验内容 (15)3.4 实验过程 (16)课程设计体会 (19)1.实验一澳大利亚常住人口变动分析1971年9月—1993年6月澳大利亚常住人口变动（单位：千人）情况如表1-1所示（行数据）。

表1-1（1）判断该序列的平稳性与纯随机性。

（2）选择适当模型拟合该序列的发展。

（3）绘制该序列拟合及未来5年预测序列图。

1.1 实验目的掌握用SAS软件对数据进行相关性分析，判断序列的平稳性与纯随机性,选择模型拟合序列发展。

1.2 实验原理（1）平稳性检验与纯随机性检验对序列的平稳性检验有两种方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验法；另一种是单位根检验法。

（2）模型识别先对模型进行定阶，选出相对最优的模型，下一步就是要估计模型中未知参数的值，以确定模型的口径，并对拟合好的模型进行显著性诊断。

（3）模型预测模型拟合好之后，利用该模型对序列进行短期预测。

1.3 实验内容（1）判断该序列的平稳性与纯随机性时序图检验，根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常识值附近波动，而且波动的范围有界。

如果序列的时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么它通常不是平稳序列。

对自相关图进行检验时，可以用SAS 系统ARIMA 过程中的IDENTIFY 语句来做自相关图。

时间序列分析实验报告

时间序列分析实验报告一、实验目的时间序列分析是一种用于处理和分析随时间变化的数据的统计方法。

本次实验的主要目的是通过对给定的时间序列数据进行分析，掌握时间序列分析的基本方法和技术，包括数据预处理、模型选择、参数估计和预测，并评估模型的性能和准确性。

二、实验数据本次实验使用了一组某商品的月销售量数据，数据涵盖了过去两年的时间范围，共 24 个观测值。

数据的具体形式为一个时间序列，其中每个观测值表示该商品在相应月份的销售量。

三、实验方法1、数据预处理首先，对数据进行了可视化，绘制了时间序列图，以便直观地观察数据的趋势、季节性和随机性。

然后，对数据进行了平稳性检验。

采用了 ADF（Augmented DickeyFuller）检验来判断数据是否平稳。

如果数据不平稳，则需要进行差分处理，使其达到平稳状态。

2、模型选择根据数据的特点和可视化结果，考虑了几种常见的时间序列模型，如 ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型、SARIMA（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）模型和HoltWinters 模型。

通过对不同模型的参数进行估计，并比较它们在训练数据上的拟合效果和预测误差，选择了最适合的模型。

3、参数估计对于选定的模型，使用最大似然估计或最小二乘法等方法来估计模型的参数。

通过对参数的估计值进行分析，判断模型的合理性和稳定性。

4、预测使用估计得到的模型参数，对未来一段时间内的销售量进行预测。

为了评估预测的准确性，采用了均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来衡量预测值与实际值之间的差异。

四、实验过程1、数据可视化通过绘制时间序列图，发现数据呈现出明显的季节性和上升趋势。

同时，数据的波动范围也较大，存在一定的随机性。

2、平稳性检验对原始数据进行 ADF 检验，结果表明数据是非平稳的。

实验报告关于时间序列(3篇)

第1篇一、实验目的1. 了解时间序列的基本概念和特性；2. 掌握时间序列的常用分析方法；3. 学会运用时间序列分析方法解决实际问题。

二、实验内容1. 时间序列数据收集2. 时间序列描述性分析3. 时间序列平稳性检验4. 时间序列模型构建5. 时间序列预测三、实验方法1. 时间序列数据收集：通过查阅相关文献、统计数据网站等方式获取实验所需的时间序列数据。

2. 时间序列描述性分析：对时间序列数据进行统计分析，包括均值、标准差、偏度、峰度等。

3. 时间序列平稳性检验：运用单位根检验（ADF检验）判断时间序列的平稳性。

4. 时间序列模型构建：根据时间序列的平稳性，选择合适的模型进行构建，如ARIMA模型、季节性分解模型等。

5. 时间序列预测：利用构建好的时间序列模型进行预测，并评估预测结果的准确性。

四、实验步骤1. 数据收集：选取我国某地区近十年的GDP数据作为实验数据。

2. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量。

3. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，判断其平稳性。

4. 模型构建：根据ADF检验结果，选择合适的模型进行构建。

5. 预测：利用构建好的模型对GDP数据进行预测，并评估预测结果的准确性。

五、实验结果与分析1. 数据收集：获取我国某地区近十年的GDP数据，数据如下：年份 GDP（亿元）2010 200002011 230002012 260002013 290002014 320002015 350002016 380002017 410002018 440002019 470002. 描述性分析：计算GDP数据的均值、标准差、偏度、峰度等统计量，结果如下：均值：39600亿元标准差：4900亿元偏度：-0.2峰度：-1.83. 平稳性检验：对GDP数据进行ADF检验，结果显示ADF统计量在1%的显著性水平下拒绝原假设，说明GDP数据是非平稳的。

4. 模型构建：由于GDP数据是非平稳的，我们可以对其进行差分处理，使其变为平稳序列。

时间序列分析课程报告

时间序列分析课程报告概述时间序列分析是一种广泛应用于经济学、金融学、天气预报、工业生产等领域的方法，用于研究时间序列数据的规律性和预测未来趋势。

本报告将介绍时间序列分析的基本概念、常用方法以及实际应用。

时间序列数据的特点时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值的集合。

与传统的数据分析不同，时间序列数据具有以下几个特点：1.时间相关性：时间序列数据中的观测值之间存在时间上的相关性，前一时刻的观测值可能对后一时刻的观测值产生影响。

2.季节性：某些时间序列数据可能在特定的季节或时间周期内呈现出重复的模式或规律。

3.非平稳性：时间序列数据在统计意义上可能不满足平稳性假设，即均值和方差可能随时间变化。

时间序列分析的步骤时间序列分析通常包括以下几个步骤：1.数据收集和整理：获取时间序列数据，并进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

2.可视化和描述统计：通过绘制时间序列图、计算统计指标如均值、方差等来对数据进行初步分析，了解数据的基本特征。

3.模型拟合和参数估计：根据数据的特点选择合适的时间序列模型，并通过最大似然估计等方法估计模型的参数。

4.模型诊断和验证：检验拟合的模型是否满足假设条件，包括残差分析、模型诊断图、假设检验等。

5.预测和评估：使用拟合的模型进行未来趋势的预测，并对预测结果进行评估和调整。

常用的时间序列分析方法时间序列分析涉及许多方法和模型，常见的方法包括：•平稳性检验：通过对时间序列数据进行单位根检验，判断其是否满足平稳性假设。

•自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)：用于探索时间序列数据的自相关性和偏相关性，帮助确定合适的AR、MA模型阶数。

•自回归移动平均模型(ARMA)：是一种结合了自回归和移动平均的线性模型，用于拟合时间序列数据。

•季节性自回归移动平均模型(SARMA)：是ARMA模型在具有季节性的时间序列数据上的拓展，用于处理季节性数据。

•自回归积分移动平均模型(ARIMA)：是ARMA模型在经过差分处理后的数据上的拓展，用于处理非平稳时间序列数据。

时间序列分析实验报告 (4)

基于matlab的时间序列分析在实际问题中的应用时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。

该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。

时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象和其他现象之间的内在的数量关系及其变化规律性，而且运用时间序列模型可以预测和控制现象的未来行为，以达到修正或重新设计系统使其达到最优状态。

时间序列是指观察或记录到的一组按时间顺序排列的数据。

如某段时间内。

某类产品产量的统计数据，某企业产品销售量，利润，成本的历史统计数据；某地区人均收入的历史统计数据等实际数据的时间序列。

展示了研究对象在一定时期内的发展变化过程。

可以从中分析寻找出其变化特征，趋势和发展规律的预测信息。

时间序列预测方法的用途广泛，它的基本思路是，分析时间序列的变化特征，选择适当的模型形式和模型参数以建立预测模型，利用模型进行趋势外推预测，最后对模型预测值进行评价和修正从而得到预测结果。

目前最常用的拟合平稳序列模型是ARMA模型，其中AR和MA模型可以看成它的特例。

一．时间序列的分析及建模步骤（1）判断序列平稳性，若平稳转到（3），否则转到（2）。

平稳性检验是动态数据处理的必要前提，因为时间序列算法的处理对象是平稳性的数据序列，若数据序列为非平稳，则计算结果将会出错。

在实际应用中，如某地区的GDP，某公司的销售额等时间序列可能是非平稳的，它们在整体上随着时间的推移而增长，其均值随时间变化而变化。

通常将GDP等非平稳序列作差分或预处理。

所以获得一个时间序列之后，要对其进行分析预测，首先要保证该时间序列是平稳化的。

平稳性检验的方法有数据图、逆序检验、游程检验、自相关偏相关系数、特征根、参数检验等。

本实验中采用数据图法，数据图法比较直观。

（2）对序列进行差分运算。

一般而言，若某序列具有线性趋势，则可以通过对其进行一次差分而将线性趋势剔除掉。

时间序列分析预测与控制课程设计

时间序列分析预测与控制课程设计一、课程设计背景时间序列分析预测与控制作为一门重要的统计学分支，已经被广泛应用在经济、金融、交通、气象等领域，成为决策者预测未来趋势和控制未来发展方向的主要工具之一。

随着科技的发展，时间序列分析预测与控制在人工智能、自动驾驶等新兴领域也应用越来越广泛。

本课程设计旨在全面介绍时间序列的统计特征，强化数据分析与模型拟合的技能，以及掌握时间序列预测与控制的方法。

二、课程设计内容1. 时间序列概述对时间序列的定义、数据结构、特征值进行系统的概述，讲解时间序列在实际生活中的应用。

2. 基本的时间序列分析方法简单平均法、加权平均法、极值法等基本时间序列分析方法进行解析。

并将这些方法应用到实际案例中，让学生掌握如何对实际情况进行简单的分析。

3. 时间序列平稳性检验介绍时间序列平稳性的检验方法，包括图检验法、单位根检验及ADF检验，以及如何利用ARIMA模型进行平稳性检验。

4. 时间序列模型按照ARIMA、ARMA、AR、MA等模型进行分析，讲解模型的基本知识，以及如何确定模型的阶次和参数。

5. 时间序列模型的预测利用前面学到的ARIMA模型等进行时间序列模型的预测并进行分析。

6. 时间序列的控制介绍控制图的绘制和判别方法，掌握如何利用控制图进行时间序列的控制。

7. 时间序列的实战对实际数据进行时间序列分析预测与控制，并且结合实际案例进行分析。

三、课程设计目标通过本课程设计，学生将掌握以下技能：1.深入理解时间序列的统计学概念及其应用；2.掌握基本的时间序列分析方法；3.了解时间序列平稳性的检验方法；4.熟悉时间序列模型及其应用；5.学会时间序列模型的预测；6.掌握时间序列的控制方法。

四、课程设计要求本课程设计采用Python进行数据分析，利用pandas、numpy、matplotlib等常用库对时间序列数据进行操作、分析和可视化。

同时，也要求学生熟悉markdown文本格式，熟悉使用GitHub等代码管理工具。

时间序列分析教学设计

时间序列分析教学设计时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行统计分析和预测的方法。

时间序列分析在实际应用中具有广泛的应用，例如经济预测、股票价格预测、气象预测等。

因此，时间序列分析在统计学和经济学等领域都具有重要的地位。

为了帮助学生理解和掌握时间序列分析的基本方法和技巧，下面设计了一个关于时间序列分析的教学活动。

教学目标：1.了解时间序列分析的基本概念和方法。

2.掌握时间序列数据的可视化和描述统计分析方法。

3.学会利用时间序列数据进行预测和建模。

教学内容：1.时间序列分析概述2.时间序列数据的可视化和描述统计分析3.时间序列预测模型教学方法：1.理论讲解2.案例分析3.实例操作教学过程设计：第一节：时间序列分析概述1.引导学生了解时间序列分析的定义和应用领域。

2.介绍时间序列分析的基本原理和方法。

3.举例说明时间序列分析在实际中的应用。

第二节：时间序列数据的可视化和描述统计分析1.讲解如何利用统计软件对时间序列数据进行可视化展示。

2.介绍时间序列数据的描述统计分析方法，如平均值、方差等指标。

3.利用实例让学生掌握时间序列数据分析的基本步骤和技巧。

第三节：时间序列预测模型1.介绍时间序列预测模型的基本原理和方法，如移动平均法、指数平滑法等。

2.讲解如何建立时间序列预测模型以及评估模型的准确性。

3.通过案例分析，让学生掌握时间序列预测模型的建立和应用技巧。

实例操作：1.要求学生收集一组时间序列数据，如某股票的价格数据、某产品的销售量数据等。

2.引导学生利用统计软件对所收集的时间序列数据进行可视化展示和描述统计分析。

3.要求学生利用学习所掌握的时间序列预测模型方法对数据进行预测，并评估预测模型的准确性。

教学评价：1.通过课堂作业和实例操作，评估学生对时间序列分析概念和方法的掌握程度。

2.通过模拟实际案例，评估学生运用时间序列分析方法解决实际问题的能力。

以上教学设计旨在帮助学生掌握时间序列分析的基本概念、方法和应用技巧。

时间序列_教学设计方案

一、教学目标1. 知识目标：（1）理解时间序列的基本概念、特征及其在数据分析中的应用。

（2）掌握时间序列数据的收集、整理和分析方法。

（3）熟悉常见的时间序列模型，如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等。

2. 能力目标：（1）能够运用时间序列分析方法解决实际问题。

（2）具备独立进行时间序列数据处理和建模的能力。

（3）提高数据分析与解决问题的能力。

3. 情感目标：（1）激发学生对时间序列分析的兴趣，培养其科学探索精神。

（2）培养学生的团队合作意识，提高沟通与协作能力。

二、教学内容1. 时间序列基本概念与特征2. 时间序列数据的收集与整理3. 时间序列分析方法（1）自回归模型（AR）（2）移动平均模型（MA）（3）自回归移动平均模型（ARMA）（4）季节性模型（SARIMA）4. 时间序列分析软件应用三、教学过程1. 导入通过实际案例引入时间序列分析的概念，激发学生学习兴趣。

2. 讲授1）时间序列基本概念与特征2）时间序列数据的收集与整理3）时间序列分析方法a. 自回归模型（AR）b. 移动平均模型（MA）c. 自回归移动平均模型（ARMA）d. 季节性模型（SARIMA）4）时间序列分析软件应用3. 实践1）分组讨论：学生分组讨论实际案例，分析时间序列数据，提出解决方案。

2）上机操作：学生在计算机上运用时间序列分析软件进行实际操作，验证所学知识。

4. 总结1）回顾本节课所学内容，总结时间序列分析的基本方法。

2）强调时间序列分析在实际问题中的应用，引导学生思考如何将所学知识应用于实践。

四、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与度、发言情况等。

2. 实践操作：评估学生在上机操作环节的熟练程度和解决问题的能力。

3. 案例分析：通过分组讨论和案例分析，评估学生对时间序列分析方法的掌握程度。

4. 课后作业：布置相关作业，考察学生对时间序列分析知识的巩固程度。

五、教学资源1. 教材：《时间序列分析》2. 网络资源：相关网站、论坛、学术文献等3. 时间序列分析软件：R、Python、SPSS等六、教学反思1. 教学过程中，关注学生的兴趣和需求，调整教学内容和方法。