文件名称：Time-series-analysis:时间序列分析的代码及简要说明
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更新时间：2024-05-18 19:02:27
Python
Time-series-analysis 时间序列分析的代码及简要说明 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序 列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。 时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。 1．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。 2．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。 3．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列 的概率分布与时间t 无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。如果序列的 一、二阶矩存在，而且对任意时刻t 满足： （ 1）均值为常数 （ 2）协方差为时间间隔τ 的函数。 则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主 要是宽平稳时间序列。 4．按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。 1
【文件预览】：
Time-series-analysis-master
----移动平均及加权移动平均.py(3KB)
----README.md(2KB)
----差分指数平滑法.py(3KB)
----指数平滑法.py(6KB)
----趋势移动平均法.py(3KB)