時間序列9大好處
时间序列是用时间排序的一组随机变量，国内生产毛額（GDP）、消費者物價指數（CPI）、加權股價指數、利率、汇率等等都是时间序列。
- 最大資料點：不建議在具有超過 5000 個資料點的資料集上使用演算法。
- 時間t斜率為1239，顯示遠東百貨在不考慮季節變動時，每季營業額成長1,239千元。
- 請註意，此處的固定時間間隔（例如每小時，每天，每周，每月，每季度）是至關重要的，意味著時間單位不應改變。
- 不過我們還是可以用幾乎相同的方法來處理時間序列的分類問題。
SARIMA就是ARIMA的延伸，SARIMA的模型可以寫作SARIMA m或者是SARIMAs，也有人稱之為乘積ARIMA模型，其中就是ARIMA的，m考慮的是季節性。 可以使用美國普查局所提供的X-13ARIMA-SEATS工具來尋找合適的參數，但X13是針對以月分或者是每季為單位的資料。 最後，我們學習瞭如何在Python中運行一些非常基本的方法，例如移動平均（MA），加權移動平均（WMA），指數平滑模型（ESM）及其變體，例如SESM和Hotl。
時間序列: 相關活動
預測：是對尚未發生或目前還不明確的事物進行預先的估計和推測，是在現時對事物將要發生的結果進行探討和研究，簡單地說就是指從已知事件測定未知事件。 FinLab利用股票分析、財經python教學，讓你在在茫茫股海中，找到專屬於自己的投資方法。 時間序列 原始資料沒有季營收，所以分析季節變動前得先手動計算遠東百貨的季營業額。 一年共4季，從2011年到2020年共有40季的營業額，只需將每3個月的營收相加就能計算出季營收。 長期趨勢：指資料隨著時間遞移，呈現向上遞增或向下遞減的趨勢。 假設從2012年1月開始，要表述某地的年降雨統計信息。
因此，我們推斷，隨機漫步不是一個平穩過程，因為它具有時變方差。 另外，如果我們檢查協方差，我們看到協方差也依賴於時間。 因為傳統的預測模型(如ARIMA)沒有辦法分離這些離群值，因此這些離群值必須要在進行預測前先排除，才不會影響模型的建立。 簡單移動平均是可以用來預測的所有技術中最簡單的一種。
時間序列: 隨機性變化分析
通常，我們可以繪制圖表並直觀檢驗季節性元素的存在。 但是有時，我們可能不得不依靠統計方法來檢驗季節性。 我們再更進一步解釋偏差和方差的概念：不知道大家是否還記得在統計學中一個很重要的課題，是想利用各種估計統計量去推估母體的真實樣貌。
儘管通常與時間序列相關的問題，都是回歸問題，例如股票、機率等等。 不過我們還是可以用幾乎相同的方法來處理時間序列的分類問題。 Sig.列給出了 Ljung-Box 統計量的顯著性值，該檢驗是對模型中殘差錯誤的隨機檢驗；表示指定的模型是否正確。 時間序列 顯著性值小於0.05 表示殘差誤差不是隨機的，則意味著所觀測的序列中存在模型無法解釋的結構。 此時也說明，無論採用指數平滑的什麼模型，只要考慮了季節因素，都可以得到較好結果，不同的季節性指數平滑方法只是細微差異了。 首 先我們採用最為簡單的建模方法，就是簡單模型，這裡我們不斷嘗試的目的是讓大家熟悉各種預測模型，了解模型在什麼時候不適合數據，這是成功構建模型的基本 技巧。
時間序列: 時間序列探索(三)：模型定階與篩選
實在不能轉換成線性的，就用疊代法進行參數估計。 時間序列 值得一提的是，對於很多時序預測模型尤其是深度學習模型來說，我們會發現，程式碼中可能並沒有平穩性轉換這一步。 這是因為這些模型中往往有自動特徵提取的步驟，從而隱性地完成平穩性轉換。
根據觀察時間的不同，時間序列中的時間可以是年份、季度、月份或其他任何時間形式。 ARIMA 模型是自回歸AR和移動平均MA加上差分考慮，但ARIMA模型就比較複雜了，對大部分經營分析人員來講，要搞清楚原理和方程公式，太困難了！ 期望搞清楚 的人必須學過隨機過程，什麼平穩過程、白雜訊等，大部分人頭都大了，現在有了軟體就不問為什麼了，只要知道什麼數據In，什麼結果Out，就可以了。 從圖中我們看到，雖然簡單模型確實顯示了漸進的上升趨勢，但並不是我們期望的結果，既沒有考慮季節性變化，也沒有周期性呈現，直觀的講基本上與線性預測沒有差異。
時間序列: 時間序列資料做多元迴歸分析步驟？
時間序列資料是一組有序的觀測資料，不像可以通過線性迴歸分析的資料。 最常見的是ARIMA，這是 Autoregressive Integrated Moving Average (自迴歸綜合移動平均線)的首字母縮寫。 需要明確一點的是，與迴歸分析預測模型不同， 時間序列模型依賴於數值在時間上的先後順序 ，同樣大小的值改變順序後輸入模型產生的結果是不同的。 事實上，機器學習的強項也是在於能夠從大量資料中學到特徵，並某種程度克服特徵之間的低相關性，找到更好的Space來分解特徵。 而深度學習不但能夠把輸入資料投影到一個非常高維的Space以找出回歸線，也能夠同時找出特徵來同時對資料做處理。
因此，ACF 的絕對值越接近1，那麼 yt 就越能作為 y+h 的有效預測 。 週期： 可以視為週期性，但是不是固定的波動。 比如，零售時間序列可能常常遵循經濟繁榮與蕭條 (boom-bust cycles of the economy) 的週期。 將一系列的現值與過去的值和過去的預測誤差聯絡起來。
時間序列: 相關條目
下面來做個比較，把2000年後的資料抽出來，在不做任何加工的情況下把圖形畫出來，看起來會像這樣。 協方差可以用於衡量兩個變數是如何一起變化的。 如果兩個變數相互獨立，則它們的協方差是0。 如果兩個變數向著同一個方向變化，那麼它們的協方差是正的。 反之，如果兩個變數向著相反方向變化，那麼它們的協方差就是負的。 透過Sliding window這個技巧我們可以把一筆長長的時序資料變成許多筆短短的時序資料。
所以先前的隨機衝擊 直接影響到時間序列的當前值。 也就是說，在使用線性迴歸移除 yt 與 y t+h 之間的變數對 yt 和 y t+1 的影響後，PACF就是剩餘的相關係數。 平穩時間序列例子(下圖)：外觀平整 flat looking(無趨勢)，恆定方差 constant variance (類似散點 scattering)。 但是，繪圖無法洞察時間序列中變數的協方差及其底層結構。
時間序列: 時間序列分解
對於可加性模型，可以通過y（t）– s（t）獲得季節性調整後的值，對於乘法數據，可以使用y（t）/ s（t）來調整值。 這裡的挑戰在於，在現實世界中，時間序列可能是可加性和可乘性的組合。 這意味著我們可能並不總是能夠將時間序列完全分解為可加的或可乘的。 顧名思義，時間序列是按照固定時間間隔記錄的數據集。 換句話說，以時間為索引的一組數據是一個時間序列。 請註意，此處的固定時間間隔（例如每小時，每天，每周，每月，每季度）是至關重要的，意味著時間單位不應改變。
“協整”概念與經濟學的“均衡”概念有本質上的聯繫。 協整揭示了變數之間的一種長期穩定的均衡關係，是均衡關係在統計上的表述，因此在實證檢驗中用來判斷變數間存在均衡關係的證據。 任何事物發展都可能受偶然因素影響，為此要利用統計分析中加權平均法對歷史數據進行處理。 時間序列（或稱動態數列）是指將同一統計指標的數值按其發生的時間先後順序排列而成的數列。 時間序列分析的主要目的是根據已有的歷史數據對未來進行預測。
時間序列: 時間管理大師-時間序列分析終極密技系列 第
時間序列資料可以採取不同的形式，包括 中斷時間序列 ，它檢測時間序列在中斷事件前後的演變模式。 時間序列資料本身可以採用數字或字元序列的形式。 我們大方向有三條路：調整目前LSTM模型的參數、換別的模型(包括新架構的LSTM)、重新做資料處理(特徵工程、基於EDA的資料處理)。 (Fig.6)上圖是前81個短時間序列的資料，為求簡潔把X和y軸的label都拿掉了。
時間序列是一系列數據點，其每個數據點與時間戳相關聯。 一個簡單的例子就是股票在某一天不同時間點的股票價格。 另一個例子是一年中不同月份某個地區的降雨量。 時間序列 R語言使用許多功能來創建，操縱和繪製時間序列數據。 時間序列的數據存儲在稱爲時間序列對象的R對象中。 迴圈波動：是時間序列呈現出得非固定長度的周期性變動。
時間序列: 時間序列預測從入門到精通（一）：基礎知識
時間序列預測就是利用統計技術與方法，從預測指標的時間序列中找出演變模式，建立數學模型，對預測指標的未來發展趨勢做出定量估計。 平滑法是進行趨勢分析和預測時常用的一種方法。 時間序列 它是利用修勻技術，削弱短期隨機波動對序列的影響，使序列平滑化，從而顯示出長期趨勢變化的規律。
時間序列: 我們會怎麼進行機器學習
由圖可知，yt 表示式 和 y t-1 到 y t-3 表示式共享了特定的白噪聲變數，因此這三個變數都與 yt 相關聯。 然而，yt 表示式 和 y t-4 沒有共享 白噪聲變數。 所以 yt 和 y t-4 之間的相關係數理論 上是0。 突變：資料可能顯示出突變，可能需要進一步分析。 例如，由於COVID而突然關閉的企業導致了資料的變化。 時間序列分析，就是對上述時間序列資料的分析。
時間序列: time series 介紹與處理技巧
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