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时间序列分析模型实例.ppt

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时间序列分析模型时间序列的分类随机性时间序列模型的特点平稳序列(stationaryseries)基本上不存在趋势的序列，各观察值基本上在某个固定的水平上波动或虽有波动，但并不存在某种规律，而其波动可以看成是随机的非平稳序列(non-stationaryseries)有趋势的序列：线性的，非线性的有趋势、季节性和周期性的复合型序列平稳时间序列非平稳时间序列平稳性时间序列随机性时间序列模型的特点时间序列的自相关关系自相关函数样本自相关函数样本自相关函数的性质偏自相关函数值随机性时间序列模型的特点时间序列最佳模型的确定模型分类1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介1时间序列分析模型【ARMA模型】简介2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】2长江水质污染的发展趋势预测【CUMCM2005A】