时间序列分析方法概述(PPT 83页)

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资料简介：

参数估计的基础知识
时间序列平滑方法
时间序列模型的回归方法
时间序列分析方法确定型时间序列模型的参数估计
教学大纲
总体和个体
样本和样本容量
随机变量
离散型随机变量与连续型随机变量
总体、随机变量、样本间的联系
样本与所抽自的总体具有相同的分布
统计量
样本与总体之间的关系
对总体的描述——随机变量的数字特征
研究数字特征的必要性
数学期望的性质
方差
方差的意义
方差的性质
数学期望与方差的图示
样本分布的数字特征
样本平均数
样本方差和标准差
估计方法
估计量的优良性
无偏性
无偏性的定义
有效性
有效性的定义
无偏有效估计量的意义
一致性
参数和统计量
参数估计
参数的定义和分类
参数在方程中的作用
对参数的约束
确定性时间序列模型的参数估计
移动平均法
简单移动平均法
二次移动平均法
指数平滑法
一次指数平滑法
一次指数平滑法的性质
二次指数平滑法
二次指数平滑统计量的性质
高次指数平滑法
季节性指数平滑法
若模型为：Yt =（b0 + b1t）St + ε t
若模型为：Yt = b0 + b1t + St + ε t
最小二乘估计
线性模型的最小二乘估计）
实例
计算结果
趋势图
二次曲线(Second Degree Curve)
二次曲线实例
二次曲线计算过程
二次曲线计算结果
二次曲线趋势图
指数曲线
指数曲线a、b 的求解方法
实例及计算结果
指数曲线趋势图
修正指数曲线
修正指数曲线(求解k、a、b 的三和法)
龚铂茨曲线(Gompertz curve)
Gompertz曲线(求解k、a、b 的三和法)
Gompertz曲线(实例)
Gompertz曲线（计算结果）
Gompertz曲线趋势图
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