回归分析与时间序列介绍

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,线性回归与时间序列介绍一,线性回归与时间序列介绍一,1.,线性回归,2.,时间序列,3.,参考文献,广告费,6,10,21,40,62,62,90,100,120,销售额,31,58,124,220,299,190,320,406,380,散点图：,1,线性回归分析,1,4,Y=+X,误差：,目标,:,寻求变量之间的关系,1,线性回归分析,2,4,最小二乘法：,=45.27,=3.17,Y,=45.27+3.17,X,广告费,6,10,21,40,62,62,90,100,120,销售额,31,58,124,220,299,190,320,406,380,散点图：,1,线性回归分析,1,4,Y=+X,2.1,时间序列原理,1,2,时间序列,:,按时间次序排列的随机变量序列,时间序列认为：以上曲线由长期趋势曲线,T,、季节曲线,S,、循环曲线,C,、不规则曲线,I,合成,表示为：,Y=T+S+C+I,或：,Y=T*S*C*I,S,和,C,都是周期曲线，后面一起称为,C,某城市居民用煤量：,2.2,时间序列,-,长期趋势分解方法,1,1,2,平滑法,-,移动平均法,：,平滑法,-,滑动平均法,：,平滑法,-,指数平均法,：,2.2,时间序列,-,长期趋势分解方法,2,1,2,趋势线法,-,直线趋势线,：,趋势线法,-,指数趋势线,：,趋势线法,-,抛物线趋势线,：,2.2,时间序列,-,长期趋势分解方法,3,1,2,自回归法,：,.,.,.,k,以上种种方法比较,:,比较误差,2.3,时间序列,-,周期趋势分解方法,3,1,2,5,周期趋势：,Y=Y-,长期趋势,Y=Y-T,将,Y,按周期,(t),取平均,不规则趋势：,不规则趋势,=Y-,长期趋势,-,周期趋势,I=Y-T-C,找周期方法,:,1.,估计,2.,遍历,3.,看频谱,2.4,时间序列分解示例,6,1,季,2,季,3,季,4,季,1991,年,6.8784 5.3437 4.8479 6.4219,1992,年,6.8154 5.5326 4.7456 6.4092,1993,年,6.6344 5.6585 4.6748 6.6455,1994,年,7.1302 5.5326 4.9896 6.6423,1995,年,7.4135 5.8631 4.9974 6.7761,1996,年,7.4765 5.9655 5.2021 6.8941,某城市居民用煤量：,线性回归计算长期趋势：,T=5789.8+21.8X,计算周期趋势：,Y=Y-T,C1=1029.4,C2=-401.1,C3=-1162.6,C4=537.5,计算随机趋势：,I=Y-T-C,参考文献,5,何书元，应用时间序列分析，北京大学出版社,作者邮件,