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时间序列的预处理拿到一个观察序列后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同的类型我们采用不同的分析方法。2.1 平稳性检验特征统计量：平稳性是某些时间序列具有的一种统计特征。要描述清楚这个特征，我们必须借助如下统计工具：概率分布一个更简单的、更实用的描述时间序列统计特征的方法是研究该序列的低阶矩，特别是均值、方差、

平稳时间序列分析一个序列经过预处理被识别为平稳非白噪声序列，那就说明该序列是一个蕴含着相关信息的平稳序列。在统计上，我们通常建立一个线性模型来拟合该序列的发展，借此提取该序列中的有用信息。ARMA（auto regression moving average ）模型是目前最常用的平稳序列拟合模型。线性差分方程在时间序列分析中有着重要的应用。常用的时间序列模型和某些模型的自协方差函数和自相关函数都可

第一章 时间序列分析简介按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究、找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。描述型时序分析：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。例如19世纪中后叶，德国药剂师、业余天文学家施瓦贝（S.H. Schwbe）运用这种方法经过几十年不断的观察、记录，发现了太阳黑子的活动具有11年左右的周期

SAS统计分析实用宝典/姚鑫锋等编著.--北京：清华大学出版社，2013.2应用统计学：经济与管理中的数据分析/徐哲，石晓军，杨继平，王惠文，柏满迎等编著.--北京：清华大学出版社，2011.11ArcGIS地理信息系统大全/薛在军等编著.--北京：清华大学出版社，2013.1