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时间序列数据

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  时光序列数据(time series data)是正在区别时光上采集到的数据,用于所描摹局面随时光蜕化的情景。这类数据反应了某一事物、局面等随时光的蜕化状况或水平。

  中文名

  时光序列数据

  外文名

  time series data

  定 义

  区别时光点上采集到的数据

  可 作

  季度数据、月度数据等细分

  可分为

  稳定流程、去趋向稳定流程

  1

  简介

  2

  例子

  3

  分类

  4

  误差

  5

  时光序列数据聚类

  编辑

  良众计量经济学的模子也用到了时光序列数据。比方2000—2005年我邦的邦内出产总值数据即是时间序列数据时光序列数据。

  [1]

  编辑

  我邦邦内出产总值从1949到2009的蜕化即是时光序列数据。时光序列数据可作季度数据、月度数据等细分,此中很有代外性的季度时光序列模子即是由于其数据具有四时一律蜕化顺序,固然蜕化周期不尽相仿,不过全部的蜕化趋向都是依据周期蜕化的。时光序列是统计学专业课程之一。对时光序列的钻研平常要树立正在必然的计量经济学基本上,计量经济学已有涉实时光序列模子。

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  编辑

  时光序列数据可分为稳定流程、去趋向稳定流程以及差分稳定流程等等良众品种。

  [1]

  编辑

  时光序列数据的缺陷是无法对与时光闭系的变量实行把握。

  [1]

  编辑

  聚类是将无标签的数据成若干组,使得组内数据的相同度最大,组间数据的相同度最小。聚类法子分为五种:划分聚类、主意聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模子的聚类。

  [1]

  词条图册

  更众图册

  参考原料

  1.

  贾俊平、何晓群、金勇.统计学(第四版):中邦百姓大学出书社,2009年:6

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