时间序列预测简介―预测的应用与目标

基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区基于案例学习时间序列——第1周基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区法律声明【声明】本视频和幻灯片为炼数成金网络课程的教学资料，所有资料只能在课程内使用，不得在课程以外范围散播，违者将可能被追究法律和经济责任。课程详情访问炼数成金培训网站专业数据分析社区关注炼数成金企业微信提供全面的数据价值资讯，涵盖商业智能与数据分析、大数据、企业信息化、数字化技术等，各种高性价比课程信息，赶紧掏出您的手机关注吧！基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区参考书籍时间序列预测实践教程基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测所谓预测，就是人们根据事物以往发展的客观规律性和当前出现的各种可能性，运用科学的知识、方法和手段，对事物未来发展趋势和状态预先作出科学的估计和评价。预测定义的要点–（1）事物过去发展变动的过程和某些规律性是预测的根据。–（2）事物当前正在出现的或已经出现的各种可能性，预测时要参照。–（3）预测运用的方法和手段——现代管理学、数学、数理统计学、统计学等。–（4）预测目的——预测事物发展变动趋势及未来可能达到的水平。基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测的特点预测大部分与时间有关。预测依赖于信息。预测的对象是随机事件。预测的结果仅供参考。预测决策计划多种可行方案一种决策方案一种执行方案基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测分析预测分析–定性预测–定量预测•回归预测•时间序列预测•……调查研究预测规律（模型）预测分析（理论）预测技术（方法）预测应用基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测的模式水平模式季节模式循环模式趋势模式基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测过程定义预测目标收集数据并整理探索性分析选择预测方法建模并预测评价预测结果基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测目标案例：美国铁路客运公司的客流量问题分析数据：美国铁路客运公司1991年1月份到2004年3月份的客运数据描述性目标：分析时间序列的构成成分–用客流量数据来评估某些事件对客流量的影响–根据季度模型获取月度客流量指数预测性目标：利用历史信息来预测未来的值–预测下一个月铁路的客流量–建立季节模型来预测未来的季节客流量基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测目标预测周期–预测目标的应用–数据的时效性预测的自动化基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测结果评价预测误差–误差有随机误差和系统误差之分。随机误差是指由偶然因素造成的误差，是不可避免的。系统误差，也称条件误差，是指由于环境和工艺条件的改变引起的误差。–预测误差是指预测对象的实际值与预测值之间的偏差，也称为偏差。由于预测的对象是随机的，预测误差是绝对存在的。产生原因–（1）偶然突发性因素的影响。–（2）调查资料失真的影响。–（3）预测模型近似性的影响。–（4）预测方法选择不当的影响。–（5）心理因素的影响。基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测结果评价预测精度–是指对预测对象所作的主观判断符合客观实际的程度，是衡量预测结果准确性的指标。又称精确度、精度、测度、偏差，可用误差量度。影响因素（1）预测时间。（2）资料。（3）预测因素。（4）判断。（5）预测对象的稳定性。（6）预测方法。（7）预测者素质。基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区预测的有效性分析预测有效性的判断–用预测结果的精度来表明预测的有效性–以预测结论是否改善决策方案作为衡量预测有效性的最终依据影响预测有效性的因素–密切预测者与决策者的联系–提高资料信息的质量–预测方法的适用性–预测者的分析与判断基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列举例洛杉矶年降水量基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列举例化工过程基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列举例加拿大野兔年丰度基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列举例某市月平均气温基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列举例滤油器月销售量基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区时间序列影响因素时间序列影响因素：1.长期趋势Trend2.循环变动\周期性Cyclic3.季节性变化Seasonalvariation4.不规则变化Irregularmovement趋势020406080100135791113151719212325272931333537394143454700.20.40.60.811.21.4123456789101112月份系数1.101.151.201.251.301357911131517192123252729313335月份系数基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区影响因素的叠加图1.1平稳序列图1.2趋势序列图1.3季节型序列图1.4含有季节与趋势因素的序列基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区数学特征随机变量序列{𝑌𝑡:𝑡=0,1,2,……}称为一个时间序列模型。均值函数：𝜇𝑡=𝐸𝑌𝑡,𝑡=0,1,2,……自协方差函数：𝛾𝑡,𝑠=𝐶𝑜𝑣𝑌𝑡,𝑌𝑠=𝐸𝑌𝑡−𝜇𝑡𝑌𝑠−𝜇𝑠=𝐸𝑌𝑡𝑌𝑠−𝜇𝑡𝜇𝑠,𝑡,𝑠=0,1,2,……自相关函数：𝜌𝑡,𝑠=𝐶𝑜𝑟𝑟𝑌𝑡,𝑌𝑠=𝐶𝑜𝑣𝑌𝑡,𝑌𝑠𝑉𝑎𝑟(𝑌𝑡)𝑉𝑎𝑟(𝑌𝑠)=𝛾𝑡,𝑠𝛾𝑡,𝑡𝛾𝑠,𝑠样本自相关系数：𝜌𝑙=𝑡=𝑙+1𝑇(𝑦𝑡−𝑦)(𝑦𝑡−𝑙−𝑦)𝑡=1𝑇(𝑦𝑡−𝑦)2基于案例学习时间序列讲师何翠仪DATAGURU专业数据分析社区炼数成金逆向收费式网络课程Dataguru（炼数成金）是专业数据分析网站，提供教育，媒体，内容，社区，出版，数据分析业务等服务。我们的课程采用新兴的互联网教育形式，独创地发展了逆向收费式网络培训课程模式。既继承传统教育重学习氛围，重竞争压力的特点，同时又发挥互联网的威力打破时空限制，把天南地北志同道合的朋友组织在一起交流学习，使到原先孤立的学习个体组合成有组织的探索力量。并且把原先动辄成千上万的学习成本，直线下降至百元范围，造福大众。我们的目标是：低成本传播高价值知识，构架中国第一的网上知识流转阵地。关于逆向收费式网络的详情，请看我们的培训网站时间