回归分析与时间序列介绍

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1、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6102140626290100120销售额3158124220299190320406380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=3.17Y=45.27+3.17X广告费6102140626290100120销售额3158124220299190320406380散点图：1线性回归分析1[4]Y=+X2.1时间序列原理[1,2]时间序列:按时间

2、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*IS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

3、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6.87845.34374.84796.42191992年6.81545.53264.74566.40921993年6.63445.65854.67486.64551994年7.13025.53264.98966.64231995年7.41355.86314.9

4、9746.77611996年7.47655.96555.20216.8941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-TC1=1029.4C2=-401.1C3=-1162.6C4=537.5计算随机趋势：I=Y-T-C参考文献[1]http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%B3%95[2]http://jpkc.ecnu.edu.c

5、n/0802/ziliaoxz/PPT/[3]http://www.doc88.com/p-14252302015.html[4]http://math.shekou.com[5]何书元，应用时间序列分析，北京大学出版社[6]http://wenku.baidu.com/view/5bf48802de80d4d8d15a4fa1.html作者邮件:hsb_113_2@hotmail.com