时间序列模型异常点的诊断分析的中期报告.docx
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时间序列模型异常点的诊断分析的中期报告尊敬的导师:您好!我是您的研究生,正在进行时间序列模型异常点的诊断分析研究。在这里,我向您提交我的中期报告,希望得到您的指导和建议。一、研究背景和意义时间序列模型在经济、金融、气象、地质、医学等领域得到了广泛的应用。时间序列模型的异常点诊断分析是这些领域中的一个重要问题。异常点是指某个时间点的观测值与时间序列模型预测值之间存在显著差异的数据点。异常点可能是由于数据采集错误、测量噪声或者真正的异常事件导致的。对异常点的诊断分析可以帮助我们了解异常事件发生的原因,修正之前
高维时间序列的潜在因子分析和异常点诊断的中期报告.docx
高维时间序列的潜在因子分析和异常点诊断的中期报告概述本中期报告介绍了我们研究高维时间序列数据的潜在因子分析和异常点诊断的进展情况。本研究旨在利用深度学习技术,在保留数据结构的前提下,将高维时间序列数据转化为低维潜在因子表示,并对异常点进行诊断。数据和方法我们使用MIMIC-III数据库中的数据集作为我们的案例研究。该数据集包含来自众多病人的医疗记录,其中包括生命体征、实验室指标和药物使用等多个方面的信息。我们从中选择了一个子集,以监测和记录患者的心率、呼吸和血压等生命体征指标。该子集包含了超过1000个病
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存在异常点时的变量选择及统计诊断的中期报告尊敬的项目领导:我是您所分配的数据分析员,负责针对存在异常点的数据进行变量选择和统计诊断,在此向您报告分析进展情况和初步结论。首先,针对存在异常点的数据进行变量选择,我使用了多元线性回归模型和正向选择法来确定最优变量。在多元线性回归模型中,我将所有变量都纳入考虑,然后根据方差膨胀因子和t检验等方法进行筛选。在正向选择法中,我从所有变量中先选择一个最相关的变量,然后在此基础上逐步添加其他变量,直到模型预测效果不再提升为止。最终,根据以上两种方法得到的结果是一致的,选
华南6月降水异常的统计与诊断分析的中期报告.docx
华南6月降水异常的统计与诊断分析的中期报告华南地区6月份降水异常的统计与诊断分析的中期报告已经完成了。以下是报告的主要内容:1.统计分析通过对华南地区6月份降水量的统计,发现相比较于历史同期平均值,华南地区的降水量存在明显的偏少现象,平均偏差达到了20%左右。此外,从月初到月中旬,华南地区出现了长时间的高温干旱天气,这也是导致降水偏少的重要原因之一。2.诊断分析诊断分析的主要目的是找出华南地区降水偏少的原因。通过分析气象数据和相关气象指数,结合数值模式模拟结果,我们发现:(1)东亚夏季风偏弱:6月份东亚夏
基于极值理论的非线性时间序列异常点诊断的中期报告.docx
基于极值理论的非线性时间序列异常点诊断的中期报告本次中期报告针对基于极值理论的非线性时间序列异常点诊断进行了初步的研究和分析。首先,我们对极值理论进行了深入的了解和学习。极值理论认为,在非线性时间序列中,极大值和极小值的出现可视为信号面临的“极端情况”,这些情况与参量变化的快速变化、不确定性、噪声和突发事件等因素密切相关。因此,极值分析可以作为一种有效的异常点检测方法。其次,我们将极值理论应用于时间序列数据的异常点检测中。具体而言,我们通过提取时间序列数据的极大值和极小值,再通过一定的统计方法分析这些极值