大家好，今天来为大家分享时间序列分析人工智能的一些知识点，和时间序列分析案例r的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

本文目录

1. 求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点
2. 市场预测中的时间序列法是怎样呢
3. 影响时间序列的因素有哪些
4. 时间序列怎么看拟合度

求高手帮忙，时间序列分析预测法一般用于那些方面，有什么优缺点

时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。

构成时间序列的要素有两个：其一是时间，其二是与时间相对应的变量水平。实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测。时间序列的变动形态一般分为四种：长期趋势变动，季节变动，循环变动，不规则变动。时间序列预测法的应用：系统描述根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。系统分析当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。预测未来一般用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。决策和控制根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上，即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。时间序列预测法的基本特点是：假定事物的过去趋势会延伸到未来；预测所依据的数据具有不规则性；撇开了市场发展之间的因果关系。找的好辛苦！！！

市场预测中的时间序列法是怎样呢

时间序列预测法

可用于短期、中期和长期预测。根据对资料分析方法的不同，又可分为：简单

序时平均数

法、加权

序时平均数

法、移动平均法、

加权移动平均法

、

趋势预测法

、

指数平滑法

、季节性

趋势预测法

、市场寿命周期预测法等。简单

序时平均数

法也称

算术平均法

。即把若干历史时期的统计数值作为观察值，求出

算术平均数

作为下期预测值。这种方法基于下列假设：“过去这样，今后也将这样”，把近期和远期数据等同化和平均化，因此只能适用于事物变化不大的趋势预测。如果事物呈现某种上升或下降的趋势，就不宜采用此法。加权序时平均数法就是把各个时期的历史数据按近期和远期影响程度进行加权，求出平均值，作为下期预测值。

简单移动平均法

就是相继

移动计算

若干时期的

算术平均数

作为下期预测值。

加权移动平均法

即将简单移动平均数进行加权计算。在确定权数时，近期观察值的权数应该大些，远期观察值的权数应该小些。上述几种方法虽然简便，能迅速求出预测值，但由于没有考虑整个社会经济发展的新动向和其他因素的影响，所以准确性较差。应根据新的情况，对预测结果作必要的修正。

指数平滑法

即根据历史资料的上期实际数和预测值，用指数加权的办法进行预测。此法实质是由内

加权移动平均法

演变而来的一种方法，优点是只要有上期实际数和上期预测值，就可计算下期的预测值，这样可以节省很多数据和处理数据的时间，减少数据的存储量，方法简便。是国外广泛使用的一种短期预测方法。季节

趋势预测法

根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动趋势。推算季节性指数可采用不同的方法，常用的方法有季(月)别平均法和移动平均法两种：a．季(月)别平均法。就是把各年度的数值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的总平均数，得出各季(月)指数。这种方法可以用来分析生产、销售、原材料储备、预计

资金周转

需要量等方面的经济事物的季节性变动；b．移动平均法。即应用移动平均数计算比例求典型季节指数。市场寿命周期预测法就是对产品市场寿命周期的分析研究。例如对处于成长期的产品预测其销售量，最常用的一种方法就是根据统计资料，按时间序列画成曲线图，再将曲线外延，即得到未来销售发展趋势。最简单的外延方法是直线外延法，适用于对耐用消费品的预测。这种方法简单、直观、易于掌握。

影响时间序列的因素有哪些

一句话：在不同的时间点上除了解释变量之外的其他因素也具有时间上的连续性，带来他们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。

一般导致时间序列相关性的三种原因:

1.经济变量固有的惯性。比如建立一个消费模型时，消费习惯被当作随即干扰项，这时候前一期的消费习惯必然会影响当期的消费习惯。

2.模型设定偏误：比如遗漏重要变量。

3.数据的编造：内插和简单平均等。

时间序列怎么看拟合度

模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。如果没有给出系数表，是看不到显著性如何的。回归分析(regressionanalysis)是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论。

从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量的影响显著，哪些不显著。

利用所求的关系式，根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精确程度。

其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。