时间序列 R语言 读书笔记 01

时间序列分析入门
最新推荐文章于 2024-02-27 15:02:20 发布
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#r语言 #时间序列-R #读书笔记

本文为《时间序列分析及应用R语言》与《Forecasting: principles and practice》的学习笔记，介绍了时间序列分析的基本概念，包括通过散点图判断数据的相关性以及识别季节性模式的方法，并概述了建模的三个步骤：模型识别、模型拟合与模型诊断。

本文是学习《时间序列分析及应用 R语言 （前两章）》及《Forecasting: principles and practice》时的读书笔记，如有错误，欢迎指正，不胜感激。
下面是书的封面
时间序列
这里写图片描述

第一章 绪论

1.1 时间序列举例

文中提出几个时间序列的例子，并给出了判断数据是否随时间有一定的关联性的方法：做相邻时间点的散点图：
这里写图片描述
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由上两图可以看出，第二幅图有着一定的正相关性，而第一幅图没有，因此，可以判断第二幅图中 数据较小的数据次年趋于也是较小的值，但是第二幅图却没有类似的关系，第二幅图往往无法建模判断。
在举例中还提到了季节性模式，这类模式在时间曲线图上比较好识别

1.2 建模策略

三个步骤
- 模型识别
- 模型拟合
- 模型诊断

时间序列分析及应用 R语言 读书笔记 02
bea_tree的博客
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第二章 基本概念YtY_t代表时间序列t时刻的值自协方差函数γt,s\gamma_{t,s}γt,s=cov(Yt,Ys)=E[(Yt−μt)(Ys−μs)]=E(YtYs)−μtμs\gamma_{t,s}=cov(Y_t,Y_s)=E[(Y_t-\mu_t)(Y_s-\mu_s)]=E(Y_tY_s)-\mu_t\mu_s自相关函数ρt,s=corr(YtYs)=cov(YtYs)Var(Yt)
时间序列分析及应用 R语言 读书笔记 03
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