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时间:2018-07-10
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1、广西科技大学普通本科毕业设计(论文)说明书课题名称柳州市空气污染指数(API)分析——基于时间序列模型学院理学院专业统计学班级统计学号姓名指导教师2015年5月19日目录摘要……………………………………………………………………………………1第一章绪论…………………………………………………………………………..1第二章数据描述性分析………………………………………………………...........21数据采集点及分级概况…………………………………………………………….22数据来源及直观分析……………………………………………………………….33数据基本统计性质……………………………………………………
2、……………..4第三章空气污染指数的时间序列分析………………………………………………51模型概念......................................................................................................................52盒状图分析………………………………………………………………………......53模型分析与选择……………………………………………………………………..64模型预测…………………………………………………………………………......8第四章空气污染指数的时间序列分析
3、--基于ARMA模型………………………...91模型概念………………………………………………………………………….......92序列平稳性检验………………………………………………………………….......103序列定阶及建模………………………………………………………………….......104模型拟合估计……………………………………………………………………......125残差异方差性检验…………………………………………………………………...14第五章空气污染指数的时间序列分析--基于GARCH模型……………………….141GARCH模型理论……………………………………………………………
4、……....142GARCH(p,q)………………………………………………………………….....153模型预测………………………………………………………………………........16第六章最终模型的讨论及选择…………………………………………………….....19第七章结论及建议………………………………………………………………….....20致谢…………………………………………………………………………...................21参考文献........................................................................
5、...................................................22附录...................................................................................................................................23摘要本文希望能从统计学的角度全新认识空气污染问题,进而把握API变化规律,这对相关机构,特别是政府部门也有着重大意义。根据中华人民共和国环境保护部数据中心统计的2014年1月1日-2015年3月31日柳州市空气污染指数(AP
6、I)数据,使用时间序列分析的方法,对API建立时间序列模型,并对结果进行相关检验,进而对序列进行模拟预测。本文运用统计学知识对柳州空气污染指数API进行分析,首先对柳州市主要大气污染物以及API进行直观分析,结果表明柳州市大气污染物主要为可吸入颗粒悬浮物,API指数的时间序列存在周期性变化规律。其次对API进行时间序列分析,最后,选出“最优模型”。结果表明:柳州空气质量具有较明显的季节变化规律,应用时间序列可通过这些规律对大气防污进行预测保护。综上所述,采用时间序列分析空气质量状况是可行的,研究结果可以成为空气污染预测的理论基础,为有效治理和控制空气污染提供帮助。【关键词】API时间序列分析A
7、RMA模型GARCH模型AbstractThisarticlehopesthatpeoplecanhaveanewopinionoftheairpollutionproblemswiththeviewofStatistics,andhopestogetthechangingregularityofAPI,whichcanplaysanimportantroleintherelevantagenci
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