一人一花

1 时间序列与随机过程随机变量序列Y t :t=0,±1,±2,±3,... {Y_t:t=0,\pm1,\pm2,\pm3,...}称为一个随机过程，并以之作为观测时间序列的模型。2 均值、方差和协方差对随机过程Y t :t=0,±1,±2,±3,... {Y_t:t=0,\pm1,\pm2,\pm3,...}，均值函数定义如下： μ t =E(Y t ),t=0,±1,±2,... \mu_t

一般时间序列的均值函数是完全任意的时间函数，平稳时间序列的均值函数是一定时域上的常数。1 确定性趋势与随机趋势下文考虑确定趋势的建模方法2 常数均值的估计假设均值函数是常数，模型可以写为 Y t =μ+X t  Y_t=\mu+X_t 其中对所有的t t有E(X t )=0 E(X_t)=0 若用样本观测到的时间序列Y 1 ,Y 2 ,...,Y n  Y_1,Y_2,...,Y_n来估计μ