时间管理-时间序列分析法概述(ppt97页)
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时间管理方法概述(PPT 页)
确立 阶段
24-44岁 之间
尝试子阶段 稳定子阶段
职业中期危机阶段
维持 阶段 45岁-65岁
25-30岁之间
30-40岁之间
30多岁和40多岁之间的 某个时段上
下降 阶段
66岁以上，当退休临近的时候
项目管理讲义
三、员工个人的职业生涯规划
3、人生定位与选择最佳职业
■性格/爱好/能力/市场 ——准确定位提高人生价值是另一种时间节约
项目管理讲义
四、团队组织的时间管理
日本学者关于时间浪费的调查
“人们一般每8 分钟会收到1 次打扰，每小时大约7次， 即每天50—60次。平均每次打扰大约是5分钟，总共每天 大约4小时，也就是50%。其中约3小时的打扰是没有意义 或者极少有价值的。同时 人被打扰后重拾原来的思路至 少需要3分钟，每天就是2.5小时。”
项目管理讲义
五、时间管理的基本策略
2、应该记住的20条实用方法
■与外部产生联系时的应变能力（4） ——站着接待一向健谈的来访者 ——从不主动闲聊/尽量回避来闲聊者 ——管理电话：主动拨号/与被动接听 ——如遇琐事缠身能快速摆脱 3、经理人员的时间管理 ■抓大放小/充分授权 4、秘书人员的时间管理 ■认清自己的角色和职责
项目管理讲义
二、时间管理的重要意义
4、个人和组织的机会成本
■成本的类别 ——容易重视的有形成本 ——容易忽视的无形成本 ——无形成本中的时间成本 ——大小企业的区别 ■成本外延的扩大化 ——由时间特性而导致的机会成本 ——“过了这个村”与“机不可失”
项目管理讲义
三、员工个人的职业生涯规划
1、员工职业生涯与时间管理
项目管理讲义
六、基础工作与有备无患
时间序列分析ppt课件
时间序列分析ppt课 件
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
目录
• 时间序列分析简介 • 时间序列的基本概念 • 时间序列分析方法 • 时间序列分析案例 • 时间序列分析的未来发展
01 时间序列分析简介
时间序列的定义与特点
定义
时间序列是指按照时间顺序排列的一 系列观测值。
特点
时间序列具有动态性、趋势性和周期 性等特点，这些特点对时间序列分析 具有重要的影响。
时间序列的季节性
总结词
时间序列的季节性是指时间序列在固定周期内重复出现的模式，这种模式可能是由于季节性因素、周 期性事件或数据采集的频率所引起的。
详细描述
季节性是时间序列中的一个重要特征，许多时间序列都表现出季节性。例如，一个表示月度销售的序 列可能会在每个月份都出现类似的销售模式。在进行时间序列分析时，需要考虑季节性对模型的影响 ，以便更准确地预测未来的趋势和模式。
时间序列分析在金融领域的应用广泛，如股票价格预测 、风险评估等。未来将进一步探索时间序列分析时间序列分析可用于医学影像分析、疾病 预测等方面。未来将进一步拓展其在健康领域的应用范 围，为医疗保健提供有力支持。
谢谢聆听
时间序列分析的意义
01
预测未来趋势
通过对时间序列进行分析，可以了解数据的变化趋势， 从而预测未来的走势，为决策提供依据。
02
揭示内在规律
时间序列分析可以帮助我们揭示数据背后的内在规律和 机制，进一步理解事物的本质。
03
优化资源配置
通过对时间序列的预测和分析，可以更好地优化资源配 置，提高资源利用效率。
03 时间序列分析方法
图表分析法
总结词
通过图表直观展示时间序列数据，便 于观察数据变化趋势和异常点。
详细描述
《时间序列分析法》课件
《时间序列分析法》ppt课件
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法，通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析，以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ，以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值，需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合，利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势，可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测， 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列，通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列， 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ，通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析，预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动，预测经济走势。
目录
• 时间序列分析法概述 • 时间序列数据的预处理 • 时间序列的模型选择 • 时间序列的预测与分析 • 时间序列分析法的实际应用案例 • 时间序列分析法的未来发展与挑战
01
时间序列分析法概述
时间序列分析法的定义
时间序列分析法是一种统计方法，通 过对某一指标在不同时间点的观测值 进行统计分析，以揭示其内在的规律 和趋势。
处理速度要求高
大数据时代要求快速处理和分析时间序列数据 ，以满足实时性和高效率的需求。
数据质量与噪声处理
大数据中存在大量噪声和异常值，需要有效的方法进行清洗和预处理。
时间序列分析法与其他方法的融合
统计学方法
时间序列分析法可以与统计学方 法相结合，利用统计原理对数据 进行建模和推断。
深度学习方法
深度学习在处理复杂模式和抽象 特征方面具有优势，可以与时间 序列分析法相互补充。
ARIMA模型
适用于平稳时间序列的预测， 通过差分和整合方式处理非平
稳数据。
指数平滑法
适用于具有趋势和季节性变化 的时间序列，通过不同权重调 整预测值。
神经网络
适用于复杂非线性时间序列， 通过训练数据建立预测模型。
支持向量机
适用于小样本数据和分类问题 ，通过核函数处理非线性问题
。
预测精度评估
均方误差(MSE)
它通常用于预测未来趋势、分析周期 波动、研究长期变化等方面。
时间序列分析法的应用领域
金融市场分析
用于股票、债券、商品等市场的价格预测和 风险评估。
气象预报
通过对历史气象数据的分析，预测未来的天 气变化。
经济周期研究
分析经济周期波动，预测经济走势。
时间序列分析简介.ppt
观察值序列: 随机序列的n个有序观察值， 称为序列长度为n的观察值序列
x1, x2 ,, xn或{ xt , t 1,2,..., n}
随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现。 时间序列分析目的是通过观察值序列揭
示随机序列的性质。 时间序列分析手段都是通过观察值序列
第一章 时间序列分析简介
本章内容
引言 时间序列的定义 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件
1.1 引言
最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古 埃及。
天古狼埃星及：人夜把空尼里罗最河亮涨的落恒的星情，况是逐大天犬记座录中下的来一，颗就双构星。 双尼星成罗中所河的谓：亮的尼子时罗星间河是序位一列于颗。非比洲太东阳北亮部23，倍流的经蓝布白隆星迪，、体卢积旺略达大、 坦于 桑太对尼阳这亚。个、时乌间干序达列、长苏期丹的和观埃察及，等发国现，尼跨罗越河世的界涨上落面非积最 大的在常撒中有哈国规拉古律沙代。漠，，看最作后恶注星入，地象中征海侵。扰全，长所6以65文0公人里们，写为出世 界“ 上会掌最挽握长雕了的弓尼河如罗流满河。月泛（，滥尼西的罗北规河望律—，，阿射使拉天古伯狼埃语”及意的农为词业“句迅大。速河发）展， 而从古而埃创及建却了崇埃拜及天灿狼烂星的，史因前为文它明与。尼罗河的泛滥有着密 切的联系。
的性质进行推断。
1.3 时间序列分析方法
描述性时序分析
统计时序分析
描述性时序分析
基本思路： 通过直观的数据比较或绘图观测，寻
找序列中蕴含的发展规律。
特点： 具有操作简单、直观有效的特点，通
常是进行统计时序分析的余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左右的周期
2、季节变动：是时间序列在一年内重复出现 的周期性波动。如气候条件、生产条件、节假 日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
x1, x2 ,, xn或{ xt , t 1,2,..., n}
随机序列和观察值序列的关系
观察值序列是随机序列的一个实现。 时间序列分析目的是通过观察值序列揭
示随机序列的性质。 时间序列分析手段都是通过观察值序列
第一章 时间序列分析简介
本章内容
引言 时间序列的定义 时间序列分析方法简介 时间序列分析软件
1.1 引言
最早的时间序列分析可以追溯到7000年前的古 埃及。
天古狼埃星及：人夜把空尼里罗最河亮涨的落恒的星情，况是逐大天犬记座录中下的来一，颗就双构星。 双尼星成罗中所河的谓：亮的尼子时罗星间河是序位一列于颗。非比洲太东阳北亮部23，倍流的经蓝布白隆星迪，、体卢积旺略达大、 坦于 桑太对尼阳这亚。个、时乌间干序达列、长苏期丹的和观埃察及，等发国现，尼跨罗越河世的界涨上落面非积最 大的在常撒中有哈国规拉古律沙代。漠，，看最作后恶注星入，地象中征海侵。扰全，长所6以65文0公人里们，写为出世 界“ 上会掌最挽握长雕了的弓尼河如罗流满河。月泛（，滥尼西的罗北规河望律—，，阿射使拉天古伯狼埃语”及意的农为词业“句迅大。速河发）展， 而从古而埃创及建却了崇埃拜及天灿狼烂星的，史因前为文它明与。尼罗河的泛滥有着密 切的联系。
的性质进行推断。
1.3 时间序列分析方法
描述性时序分析
统计时序分析
描述性时序分析
基本思路： 通过直观的数据比较或绘图观测，寻
找序列中蕴含的发展规律。
特点： 具有操作简单、直观有效的特点，通
常是进行统计时序分析的余天文学家施瓦尔发现太阳黑子的活动具有11年左右的周期
2、季节变动：是时间序列在一年内重复出现 的周期性波动。如气候条件、生产条件、节假 日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
【课件】时间管理PPTPPT课件精选全文
协助我们，将大多数时间投 入在能带来更高回报的工作上，结果
=>生产力提高，工作量降低 运用柏拉图原理的三个步骤：
★确认要达成的目标
★确认达成目标下的关键重要活动
★重新安排时间，将更多时间投入在关键重要活动上
.
19
80/20原则
• 在一个特定的组群或团队内,这组群中 一个较小的部分比相对的大部分拥有更 多的价值.
.
10
前言
为什么要做时间管理？
时间管理就是自我管理！
.
11
缺乏时间管理
• 容易感到恢心、愤怒和焦虑
• 没有多大的成就
• 缺乏自尊
• 没有办法真正的享受生活
• 一团糟的状态
.
12
前言
时间管理的理论发展
第一代时间管理理论 第二代时间管理理论 第三代时间管理理论 第四代时间管理理论
.
磨刀不误砍柴工！
时间管理的方法原则
原则三：四象限法则(优先原则） 把每天要做的事列一份清单 确定优先顺序，从最重要的事做起 每天都这么做
.
25
事关重大者不可受制于细枝末节
优先矩阵 重要：你个人觉得有价值且对你的使命、价---哥德 值观及首要目标有意义的活动。
紧急：你或别人认为需要立刻处理的紧急事
重要
件或活动。
2.权责配合不当，会浪费许多时间，甚至浪 费精力。有些管理者每天都给很多员工做 某件事的责任，却没有授予他们完成指示 的权利。
.
42
权责混淆的解决
1.定期更新所有员工的工作说明，以保证他 们真正的权责得到清楚的界定
2.权责对等 交出职责时一定要授予同等的权利 主动检讨并提供对等的职权
.
43
沟通不良的原因及解决
=>生产力提高，工作量降低 运用柏拉图原理的三个步骤：
★确认要达成的目标
★确认达成目标下的关键重要活动
★重新安排时间，将更多时间投入在关键重要活动上
.
19
80/20原则
• 在一个特定的组群或团队内,这组群中 一个较小的部分比相对的大部分拥有更 多的价值.
.
10
前言
为什么要做时间管理？
时间管理就是自我管理！
.
11
缺乏时间管理
• 容易感到恢心、愤怒和焦虑
• 没有多大的成就
• 缺乏自尊
• 没有办法真正的享受生活
• 一团糟的状态
.
12
前言
时间管理的理论发展
第一代时间管理理论 第二代时间管理理论 第三代时间管理理论 第四代时间管理理论
.
磨刀不误砍柴工！
时间管理的方法原则
原则三：四象限法则(优先原则） 把每天要做的事列一份清单 确定优先顺序，从最重要的事做起 每天都这么做
.
25
事关重大者不可受制于细枝末节
优先矩阵 重要：你个人觉得有价值且对你的使命、价---哥德 值观及首要目标有意义的活动。
紧急：你或别人认为需要立刻处理的紧急事
重要
件或活动。
2.权责配合不当，会浪费许多时间，甚至浪 费精力。有些管理者每天都给很多员工做 某件事的责任，却没有授予他们完成指示 的权利。
.
42
权责混淆的解决
1.定期更新所有员工的工作说明，以保证他 们真正的权责得到清楚的界定
2.权责对等 交出职责时一定要授予同等的权利 主动检讨并提供对等的职权
.
43
沟通不良的原因及解决
时间管理-时间数列分析(ppt97页)
2019/4/24
18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74772.4 79552.8
114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124810
14.39 12.98 11.60 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.53
f N 1
2019/4/24
f1 f2 f N 1
33
例
某农场生猪存档数
日期
1月1日 3月1日 8月1日 10月1日 次年1月1日
生猪存档数
（头）
1420 1400 1200 1250 1460
计算：1420,+1400, ,2,=,,2,M+, 1400,+1200,
,2,=,,5,M+, 1200,+1250, ,2,=,,2,M+, 1250,+1460, ,2,=,,3,M+, x→M, 结果为1320。
2019/4/24
18
（一）由绝对数时间数列计算平均发展水平
1、时期数列计算平均发展水平
a1 a2
aN 1 aN
a
a a1 a2 an a
n
n
2019/4/24
19
【例】 2002-2006年中国能源生产总量
年份
能源生产总量（万吨标准煤）
2002 2003 2004 2005 2006
或：a0 , a1, , an1, an（ n+1 项数据）
2019/4/24
16
例：我国1995-1999年我国进出口总额
18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 58478.1 67884.6 74772.4 79552.8
114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124810
14.39 12.98 11.60 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.53
f N 1
2019/4/24
f1 f2 f N 1
33
例
某农场生猪存档数
日期
1月1日 3月1日 8月1日 10月1日 次年1月1日
生猪存档数
（头）
1420 1400 1200 1250 1460
计算：1420,+1400, ,2,=,,2,M+, 1400,+1200,
,2,=,,5,M+, 1200,+1250, ,2,=,,2,M+, 1250,+1460, ,2,=,,3,M+, x→M, 结果为1320。
2019/4/24
18
（一）由绝对数时间数列计算平均发展水平
1、时期数列计算平均发展水平
a1 a2
aN 1 aN
a
a a1 a2 an a
n
n
2019/4/24
19
【例】 2002-2006年中国能源生产总量
年份
能源生产总量（万吨标准煤）
2002 2003 2004 2005 2006
或：a0 , a1, , an1, an（ n+1 项数据）
2019/4/24
16
例：我国1995-1999年我国进出口总额
时间管理ppt课件(图文)
TRAINING COURSEWARE
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四象限法的内容
第四象限：交给他人去做！
第四象限的事情是我们忙碌而且盲目的源头。最好的方法是放权交给别人去做，或者通过委婉的拒绝以减少此类事务的发生。
四象限法的内容
表面看似第一象限，因为迫切的呼声会让我们产生“这件事很重要”的错觉——实际上就算重要也是对别人而言。我们花很多时间在这个里面打转，自以为是在第一象限，其实不过是在满足别人的期望与标准。
你是否有时间管理不良的征兆？看看一下这些问题。
对于以上的这些问题，只要有两个回答是“是”的话那你的时间管理就有问题了。
你是否同时在进行几个方案，但似乎无法全部完成？你是否因为顾虑其它的事情，而无法集中精力来做目前的事？如果工作被中断，你是否特别生气？你是否每天回家的时候都是筋疲力尽，有觉得好像没做什么事情？你是否觉得老是没有什么时间做运动或者是休闲，甚至是只是随便玩玩都没有时间？
案例分享
案例分享
LOGO
千库网企业培训系列PPT模板
四象限法培训
汇报人：
时间管理概述时间管理的重要性四象限法的内容案例分享
Overview of Time Management
The Importance of Time Management
The content of the four quadrant method
第八章时间序列分析精品PPT课件
3
时间序列
随机过程的一次实现称为时间序列，可用{xt}或 xt表示。随机过程与时间序列的关系图示如下：
样本空间
4
比如某河流一年的水位值， {x1, x2, …, xT-1, xT,}， 可以看做一个随机过程，每一年的水位记录则是一 个时间序列，如{x11, x21, …, xT-11, xT1}。
13
时域分析方法的发展过程
❖ 基础阶段 ❖ 核心阶段 .U.Yule
❖1927年，AR模型
❖ G.T.Walker
❖1931年，MA模型，ARMA模型
15
核心阶段
❖G.E.P.Box和 G.M.Jenkins
❖1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》
❖ 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能， 因此在进行海量数据的时间序列分析时它具有 其它统计软件无可比拟的优势
18
三、平稳性（Stationarity）
1.严平稳
如果一个时间序列xt的联合概率分布不随时 间而变，即对于任何n和k，x1,x2,…，xn的联合 概率分布与x1+k,x2+k,…xn+k 的联合分布相同，则
而在每年中同一时刻（如t=2时）的水位记录是不 同的，{ x21, x22, …, x2n,} 构成了x2取值的样本空间。
5
时间序列 xt通常包含四个成分： 趋势因素（trend），季节因素（seasonality）， 循环因素（cycle）和不规则因素（irregular）。 时间序列的分解通常有加法分解法则和乘法分解 法则，有兴趣的读者可以参阅其他文献。
❖ 特点
❖ 理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于 解释，是时间序列分析的主流方法
时间序列
随机过程的一次实现称为时间序列，可用{xt}或 xt表示。随机过程与时间序列的关系图示如下：
样本空间
4
比如某河流一年的水位值， {x1, x2, …, xT-1, xT,}， 可以看做一个随机过程，每一年的水位记录则是一 个时间序列，如{x11, x21, …, xT-11, xT1}。
13
时域分析方法的发展过程
❖ 基础阶段 ❖ 核心阶段 .U.Yule
❖1927年，AR模型
❖ G.T.Walker
❖1931年，MA模型，ARMA模型
15
核心阶段
❖G.E.P.Box和 G.M.Jenkins
❖1970年，出版《Time Series Analysis Forecasting and Control》
❖ 由于SAS系统具有全球一流的数据仓库功能， 因此在进行海量数据的时间序列分析时它具有 其它统计软件无可比拟的优势
18
三、平稳性（Stationarity）
1.严平稳
如果一个时间序列xt的联合概率分布不随时 间而变，即对于任何n和k，x1,x2,…，xn的联合 概率分布与x1+k,x2+k,…xn+k 的联合分布相同，则
而在每年中同一时刻（如t=2时）的水位记录是不 同的，{ x21, x22, …, x2n,} 构成了x2取值的样本空间。
5
时间序列 xt通常包含四个成分： 趋势因素（trend），季节因素（seasonality）， 循环因素（cycle）和不规则因素（irregular）。 时间序列的分解通常有加法分解法则和乘法分解 法则，有兴趣的读者可以参阅其他文献。
❖ 特点
❖ 理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于 解释，是时间序列分析的主流方法
“时间管理”解读PPT
找到“生命窃贼”
不会做计划
2.3.1 石材干挂墙体骨架的安装
主管副总经理---xxxx经理部---质检组---施工班组
找到“生命窃贼”
不会授权
授权为什么困难
担心部属做错事担心部属表现太好担心丧失对部属的控制不愿意放弃得心应手的工作找不到适当的部属授权
授权有道
管理是组织他人将事情办妥。授权就是将分内的若干工作委托部属履行授权不卸责授权有助于提高工作效率，帮助下属成长
根据方案编制设计水平年的有关规定，该xxxx水土保持方案设计水平年为完工后的第一年，因此本方案设计水平年为2015年。
7.6.1扰动原地貌、损坏土地的面积分析
高效工作的办法
利用时间空隙/时间碎片
连梁起步箍筋距暗柱50mm绑扎，连梁两端有暗柱时，暗柱内不设箍筋，没有暗柱时，连梁伸入暗柱中一个箍筋，箍筋距洞边100mm。
（5）xxxx区平均海拔为266～269m，不做系数调整。
（6）施工现场内临设搭建符合防火要求，水源配置合理。
时/间/管/理/培/训
TIME MANAGEMENT TRAINING
PART - 03
时间管理好办法
TIME MANAGEMENT TRAINING
通过各种防治措施的有效实施，使工程占地区域内扰动的土地整治率达到100%，水土流失总治理度达94.8%，土壤流失控制比1.0，拦渣率达95.6%，林草植被恢复率达100%，最终林草覆盖率达35%。
找到“生命窃贼”
先计算我们每天的工作时间
土方开挖宜从上到下分层分段依次进行，做成一定的坡度，以利排水，不得在影响边坡稳定的范围内积水。
1.3 铝板：表面用塑料工程胶纸吸附贴紧，外包一层发泡塑料袋，并在四角边用牛皮纸绑起。
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这个只有一种随着时间变化的变量 （销售额）的序列一般称为纯粹时间 序列（pure time series）。
时间序列的组成部分
从例1可以看出，该时间序列可以有三 部分组成：趋势(trend)、季节(seasonal) 成分和无法用趋势和季节模式解释的随 机干扰(disturbance)。
例1数据的销售额就可以用这三个成分 叠加而成的模型来描述。一般的时间序 列还可能有循环或波动(Cyclic, or fluctuations)成分；循环模式和有规律 的季节模式不同，周期长短不一定固定。 比如经济危机周期，金融危机周期等等。
时间序列分析的任务就是根据以往的数据找出 变化规律，预报将来的客流量。
一、时间序列的含义
如表1中列出的是某地电风扇1994年到 1996年间各月的销售量(单位：万台)， 按时间顺序排成一个数列，就是一个时 间序列。相对于时间的数据图如图1所示。
电风扇月销售量数据图
300 250 200 150 100
从整体上看，时间序列往往呈现某种趋势性或出 现周期性变化的现象。
二、时间序列的分解
下面看一个时间序列的数据例子。我们 希望能够从这个数据找出一些规律，并 且建立可以对未来的销售额进行预测的 时间序列模型。
例1．某企业从1990年1月到2002年12月 的销售数据（单位：百万元）。该数据 有按照时间顺序的按月记录，共156个 Xi，…， XN 的观察值，则称（1.2）是时间序列 （1.1）的N个观测样本，这里N为观测样
本的个数。
从系统意义上看，时间序列就是某一系统 在不同时间(地点、条件等)的响应。这个 定义从系统运行的观点出发，不仅指出时 间序列是按一定顺序排列而成的；这里的 “一定顺序”既可以是时间顺序，也可以 是具有各种不同意义的物理量，如代表长 度、温度，速度或其它单调递增地取值的 物理量。可见，时间序列只强调顺序的重 要性，而并非强调必须以时间顺序排列。
例如：材料裂纹长度与其承受的压力有关， 将材料裂纹长度按其所受压力周期数排列， 也是一个时间序列(见表2)，其散点图见图 2。
材料裂纹长度与其承受的压力
时间序列是所研究系统的历史行为的客观记录， 因而它包含了系统结构特征及其运行规律。
时间序列分析是根据观察数据的特点为数据建 立尽可能合理的统计模型，然后利用模型的统 计特性去研究和认识系统的结构特征(如周期波 动的周期、振幅、趋势的种类等)；揭示其运行 规律，进而用以预测、控制其未来行为；修正 和重新设计系统(如改变其周期、参数)，使之 按照新的结构运行。
时间序列的一个目的是用变量过去的观测值来 预测同一变量的未来值。
综上所述，时间序列具有如下特点：
序列中的数据或数据点的位置依赖于时间，即数 据的取值依赖于时间的变化，但不一定是时间t的 严格函数。
每一时刻上的取值或数据点的位置具有一定的随 机性，不可能完全准确地用历史值预测。
前后时刻(不一定是相邻时刻)的数值或数据点的位 置有一定的相关性，这种相关性就是系统的动态 规律性。
一个时间序列可能有趋势、季节、循 环这三个成分中的某些或全部再加上 随机成分。
时间序列分析
从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是 一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景 和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非 是横剖面数据和纵剖面数据两类(或者叫做静 态数据和动态数据)。
横剖面数据是由若干相关现象在某一时点上所 处的状态组成的，它反映一定时间、地点等客 观条件下诸相关现象之间存在的内在数值联系。 研究这种数据结构的统计方法是多元统计分析。
50 0 ¼Í 1 µç · ç ÉÈ Ô Ïú ÊÛ Á¿ Êý ¾Ý ͼ
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35
按时间次序排列的随机变量序列
X1，X2，…，Xi，…，XN
（1.1）
称为时间序列。
如果用
x1，x2，…，xi，…，xN
一、时间序列的含义
例1、国际航线旅客客票数.图1给出某国 际航空公司1949—1960年间客票月总数 (单位：千张)的时间序列曲线．直观上看， 每年有一次大的峰值和一次小的降值．并 且逐年不断增加。
一、时间序列的含义
例2，图2是我国铁路客流员的统计曲线，记录 了1971—1981年客票月总数．从铁路客流量的 时间序列曲线上可见，每年都有一次较大的峰 值，大约是在1、2月份，也就是每年的春节前 后有一次最大的峰值．
纵剖面数据是由某一现象或若干现象在不同时 刻上的状态所形成的数据，它反映的是现象以 及现象之间关系的发展变化规律性。研究这种 数据的统计方法就是时间序列分析。
时间序列分析是用随机过程理论和数理统计学 的方法，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。
由于在大多数的问题中，随机数据都是依照 时间先后顺序排列的，故称为时间序列。它包 括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以 及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等。
图1 某企业从1990年1月到2002年12月的销售数据图 （单位：百万元）
图1就是由该数据得到的一个时间序列 图。从这个点图可以看出。总的趋势 是增长的，但增长并不是单调上升的； 有涨有落。大体上看，这种升降不是 杂乱无章的，和季节或月份的周期有 关系。当然，除了增长的趋势和季节 影响之外，还有些无规律的随机因素 的作用。
时间序列分析在第二次世界大战前就已应用 于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、 空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应 用更加广泛。近年来多维时间序列分析的研究 有所进展。
第一节 时间序列分析的一般问题
一、时间序列的含义
从统计意义上讲，所谓时间序列就是将 某一个指标在不同时间上的不同数值， 按照时间的先后顺序排列而成的数列。 这种数列由于受到各种偶然因素的影响， 往往表现出某种随机性，彼此之间存在 着统计上的依赖关系。
时间序列的组成部分
从例1可以看出，该时间序列可以有三 部分组成：趋势(trend)、季节(seasonal) 成分和无法用趋势和季节模式解释的随 机干扰(disturbance)。
例1数据的销售额就可以用这三个成分 叠加而成的模型来描述。一般的时间序 列还可能有循环或波动(Cyclic, or fluctuations)成分；循环模式和有规律 的季节模式不同，周期长短不一定固定。 比如经济危机周期，金融危机周期等等。
时间序列分析的任务就是根据以往的数据找出 变化规律，预报将来的客流量。
一、时间序列的含义
如表1中列出的是某地电风扇1994年到 1996年间各月的销售量(单位：万台)， 按时间顺序排成一个数列，就是一个时 间序列。相对于时间的数据图如图1所示。
电风扇月销售量数据图
300 250 200 150 100
从整体上看，时间序列往往呈现某种趋势性或出 现周期性变化的现象。
二、时间序列的分解
下面看一个时间序列的数据例子。我们 希望能够从这个数据找出一些规律，并 且建立可以对未来的销售额进行预测的 时间序列模型。
例1．某企业从1990年1月到2002年12月 的销售数据（单位：百万元）。该数据 有按照时间顺序的按月记录，共156个 Xi，…， XN 的观察值，则称（1.2）是时间序列 （1.1）的N个观测样本，这里N为观测样
本的个数。
从系统意义上看，时间序列就是某一系统 在不同时间(地点、条件等)的响应。这个 定义从系统运行的观点出发，不仅指出时 间序列是按一定顺序排列而成的；这里的 “一定顺序”既可以是时间顺序，也可以 是具有各种不同意义的物理量，如代表长 度、温度，速度或其它单调递增地取值的 物理量。可见，时间序列只强调顺序的重 要性，而并非强调必须以时间顺序排列。
例如：材料裂纹长度与其承受的压力有关， 将材料裂纹长度按其所受压力周期数排列， 也是一个时间序列(见表2)，其散点图见图 2。
材料裂纹长度与其承受的压力
时间序列是所研究系统的历史行为的客观记录， 因而它包含了系统结构特征及其运行规律。
时间序列分析是根据观察数据的特点为数据建 立尽可能合理的统计模型，然后利用模型的统 计特性去研究和认识系统的结构特征(如周期波 动的周期、振幅、趋势的种类等)；揭示其运行 规律，进而用以预测、控制其未来行为；修正 和重新设计系统(如改变其周期、参数)，使之 按照新的结构运行。
时间序列的一个目的是用变量过去的观测值来 预测同一变量的未来值。
综上所述，时间序列具有如下特点：
序列中的数据或数据点的位置依赖于时间，即数 据的取值依赖于时间的变化，但不一定是时间t的 严格函数。
每一时刻上的取值或数据点的位置具有一定的随 机性，不可能完全准确地用历史值预测。
前后时刻(不一定是相邻时刻)的数值或数据点的位 置有一定的相关性，这种相关性就是系统的动态 规律性。
一个时间序列可能有趋势、季节、循 环这三个成分中的某些或全部再加上 随机成分。
时间序列分析
从统计学的内容来看，统计所研究和处理的是 一批有“实际背景”的数据，尽管数据的背景 和类型各不相同，但从数据的形成来看，无非 是横剖面数据和纵剖面数据两类(或者叫做静 态数据和动态数据)。
横剖面数据是由若干相关现象在某一时点上所 处的状态组成的，它反映一定时间、地点等客 观条件下诸相关现象之间存在的内在数值联系。 研究这种数据结构的统计方法是多元统计分析。
50 0 ¼Í 1 µç · ç ÉÈ Ô Ïú ÊÛ Á¿ Êý ¾Ý ͼ
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35
按时间次序排列的随机变量序列
X1，X2，…，Xi，…，XN
（1.1）
称为时间序列。
如果用
x1，x2，…，xi，…，xN
一、时间序列的含义
例1、国际航线旅客客票数.图1给出某国 际航空公司1949—1960年间客票月总数 (单位：千张)的时间序列曲线．直观上看， 每年有一次大的峰值和一次小的降值．并 且逐年不断增加。
一、时间序列的含义
例2，图2是我国铁路客流员的统计曲线，记录 了1971—1981年客票月总数．从铁路客流量的 时间序列曲线上可见，每年都有一次较大的峰 值，大约是在1、2月份，也就是每年的春节前 后有一次最大的峰值．
纵剖面数据是由某一现象或若干现象在不同时 刻上的状态所形成的数据，它反映的是现象以 及现象之间关系的发展变化规律性。研究这种 数据的统计方法就是时间序列分析。
时间序列分析是用随机过程理论和数理统计学 的方法，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。
由于在大多数的问题中，随机数据都是依照 时间先后顺序排列的，故称为时间序列。它包 括一般统计分析，统计模型的建立与推断，以 及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等。
图1 某企业从1990年1月到2002年12月的销售数据图 （单位：百万元）
图1就是由该数据得到的一个时间序列 图。从这个点图可以看出。总的趋势 是增长的，但增长并不是单调上升的； 有涨有落。大体上看，这种升降不是 杂乱无章的，和季节或月份的周期有 关系。当然，除了增长的趋势和季节 影响之外，还有些无规律的随机因素 的作用。
时间序列分析在第二次世界大战前就已应用 于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、 空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应 用更加广泛。近年来多维时间序列分析的研究 有所进展。
第一节 时间序列分析的一般问题
一、时间序列的含义
从统计意义上讲，所谓时间序列就是将 某一个指标在不同时间上的不同数值， 按照时间的先后顺序排列而成的数列。 这种数列由于受到各种偶然因素的影响， 往往表现出某种随机性，彼此之间存在 着统计上的依赖关系。