时间序列分析与预测家庭作业帮助

时间序列是对等间隔时间点的现象的定量特征的一组有序观测值。时间序列分析的主要目标之一是预测系列的未来价值。一个趋势是系列级别的正常，缓慢变化的变化。

在商业活动中实现“时间是金钱”这一事实，这里提出的动态决策技术已成为在时间和金钱直接相关的情况下成功应用于广泛的管理决策的必要工具。在做出不确定性的战略决策时，我们都做出预测。我们可能不会认为我们正在预测，但是我们的选择将由我们预期我们的行为或不作为的结果引导。

犹豫不决和拖延是失败的父母。该网站旨在通过使用有效的预测和其他预测技术来帮助管理人员和管理员更好地预测，从而更好地管理不确定性。

什么是预测？

预测是一种在时间序列分析中广泛使用的方法，用于预测指定时间段内的响应变量，如月利润，股票表现或失业率。预测基于现有数据中的模式。例如，仓库经理可以根据过去12个月的订单，为未来3个月内的订单数量建模。

您可以使用各种时间序列方法，如趋势分析，分解或单指数平滑来模拟数据中的模式，并将这些模式推广到未来。选择一种分析方法，方法是模式是静态的（随时间变化）还是动态变化（随时间变化），趋势和季节性组成部分的性质，以及您希望预测的距离。在产生预测之前，将几个候选模型拟合到数据中，以确定哪种模型是最稳定和准确的。

移动平均分析预测

在时间t的拟合值是在时间t -1的非中心移动平均值。预测是预测来源的拟合值。如果您预测将提前10个时间单位，则每次的预测值将是原点的拟合值。直到原点的数据用于计算移动平均线。

您可以通过计算连续移动平均线来使用线性移动平均法。当数据有趋势时，通常使用线性移动平均法。首先计算并存储原始系列的移动平均数。然后，计算并存储先前存储的列的移动平均值以获得第二移动平均值。

在天真预测中，时间t的预测是时间t -1的数据值。使用长度为1的移动平均值的移动平均过程给出了幼稚的预测。

单指数平滑分析的预测

时刻t的拟合值是时刻t-1的平滑值。预测是预测来源的拟合值。如果您预测将提前10个时间单位，则每次的预测值将是原点的拟合值。直到原点的数据用于平滑。

在天真预测中，时间t的预测是时间t-1的数据值。执行单一指数平滑，重量为一个做天真预测。

双指数平滑分析的预测

双指数平滑使用电平和趋势分量来生成预测。从时间t点开始的m个周期的预测

Lt + mTt，其中Lt是水平，Tt是时间t的趋势。

到达预测原始时间的数据将用于平滑。

冬季预测方法

冬季方法使用水平，趋势和季节分量来产生预测。从时间t点开始的m个周期的预测是：

Lt + mTt

其中Lt是水平，Tt是时间t的趋势，乘以（或加法模型添加）与前一年同期的季节成分。

冬季方法使用直到预测起源时间的数据来生成预测。

如果其统计特性（如平均值，方差）随时间保持不变，则说TS是静止的。但为什么这很重要？大多数TS模型的工作假定TS是静止的。直觉上，如果一个TS随着时间的推移有一个特定的行为，那么我们可以坐下来，将来它的概率很高。此外，与非固定系列相比，固定系列相关的理论更成熟，更易于实施。

时间序列预测是机器学习的重要领域，往往被忽视。

重要的是因为有这么多预测问题涉及时间分量。这些问题被忽略，因为这是使时间序列问题更难处理的这个时间部分。

在这篇文章中，您将发现时间序列预测。

看完这篇文章后，你会知道：

时间序列，时间序列分析和时间序列预测的标准定义。

时间序列数据中要考虑的重要组成部分。

时间序列的例子使你的理解具体。

如果实际结果在未来某个日期之前可能不知道，就会对新数据进行预测。未来正在被预测，但所有先前的观察几乎总是得到平等对待。也许有一些非常小的时间动态来克服“概念漂移”的想法，例如只使用去年的观察结果，而不是所有可用的数据。

时间序列数据集是不同的。

时间序列在观察之间增加明确的顺序依赖性：时间维度。

此附加维度既是约束条件又是提供附加信息源的结构。

我们在家庭作业中通过提供高质量的时间序列家庭作业帮助，在空间上树立了自己的突出位置。您可以点击“提交您的家庭作业”标签上传您的时间系列家庭作业/时间系列作业或时间序列项目。对于任何时间帮助系列作业/时间系列作业或时间序列项目。