時系列
1.定義
時系列（またはダイナミックシリーズ）が配列された順序の発生その統計的指標同時に多数の列の数です。時系列分析の主な目的は、既存の履歴データに基づいて将来を予測することです。ほとんどの経済データは、時系列の形で与えられています。観察の時間に応じて、時系列は、年、四半期、月または任意の他の時間の形態であってもよいです。年間のデータに北京毎月のCPI年：たとえば。http://data.eastmoney.com/cjsj/cpi.html
母はオーストリアの具体的な定義に行ってきました。
2.コンポーネント
それほどの構成要素ではなく、時系列がその中に分解することができることを
部品：長期的なトレンド、季節変動、循環の変化、不規則な変化。
長期的な傾向の全体的な変化のいくつかの基本的な要因の現象により形成される1）長期的なトレンド（T）。
2）季節変動（S）季節や定期的に発生する周期的な変化と変動の年以内現象。
定期的な変化によって示される周期の凹凸形状として年3）環状変化（C）現象。
4）不規則（I）であり、厳格なランダムで不規則な急激な変化を含む異常な変化は、二つのタイプの大きな変化に影響を与える変動します。
コンポーネントを介した、時系列は、物事の開発動向を分析するために使用することができ、関連するポリシー関連部品の開発のための基準を提供する、トレンドを予測するのに応じてすることができます。
3.コンビネーションモデル
2つの主な形態の時系列モデルの組み合わせが存在する
Y = T + S + C：加法モデル + I（ すなわち、上記のいくつかの傾向を追加、である）
乗法モデル：Y = T・S・C・I（ いくつかの傾向以上が掛け
、それが具体的な問題、それに応じて設定されている特定の用途
4.定常
スムーズな定義は：安定性は、時間の経過とともに変化しません、時系列のすべての統計的性質を参照し、発生
に主に
厳密に静止
スムーズなワイド
滑らかでありません
定常時系列は、主であることを特徴とする請求
（1）平均および分散が時間とともに変化しません。
（2）自己相関係数は、時間とは無関係である時間間隔にのみ関連しています。
相関係数は、変数間の相関の程度を定量化するために使用されます。相関係数の自己相関係数試験は、現在の期間の算出時系列相関係数と異なる遅延期間のシリーズである、異なる期間のシーケンスです。
時系列予測手法の現在の主流は、定常時系列解析のために行われるが、実際には、我々が遭遇時系列のほとんどは安定していないので、分析に、あなたが最初の静止配列を同定するために必要とされていません固定系列に平滑配列。唯一の平滑化時系列を制御し、予測するために扱われます。
時系列平滑化処理
このアプローチは、時系列モデルを解釈するために私達に役立つための方法を滑らかに時系列がたくさんあり、この方法は、微分、対数法則に基づいています。違いは、前と隣接する二つのデータのシーケンスの後との間の差を指します。対数法律は、時系列の対数値です。（このプロセスは基本的に2つの非定常時系列）、および（ここではOWリンク解析ウェーブレットそのいくつかありますhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_136949aa50102x750.html ウェーブレット解析は）より多くの時系列での天候の変化。カルマンフィルタハンありhttps://blog.csdn.net/yzxnuaa/article/details/79450182
R言語で、差分に使用される差動の主な機能は、（）
この時系列は、特定のモデルの詳細な分析の後、emmmm知人であります