对于时间序列模型需要做哪些检验 作图、拟合。根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARIMA模型等来进行拟合。扩展资料：时间序列模型作用及影响：1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。3、提供给用户一套较完整的时间序列建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均(ARIMA)建模分析。参考资料来源：-时间序列模型
气象学上入春的标准是什么？ 气象学上入春的标准是当滑动平均气温序列连续5天大于等于10℃，则从计算这5个滑动值所对应的9天实测日平均气温数据中，选取第一个达到入春指标的日期，作为春季起始日。从。
时间序列分析法包括哪几种方法 时间序列分析法包括 频域分析，时域分析，模型分析，回归分析
