时间序列互相关系数 用spss进行时间序列模型分析

时间序列中，每一个时间点是否为时间序列的一个维度？ 每个时间点不能理解成单独的维度。爱因斯坦的相对论中，时间只是其中的一个特殊维度，和三维空间一起，共同构成四维时空，不存在每个时间点构成一个纬度的概念，就算是最前沿的超弦理论—10维时空的框架下，时间仍然只有一维。事实上，人们要清楚，除时间外，所有的空间维度是相互垂直的。另外，在物理学上，时间和空间具有对称性，但时间维度和对于空间维度而言具有明显的特征：时间具有明显箭头。这主要由热力学第二定律获得解释。不是本题重点不展开描述。1900年，德国理论物理学家普朗克在对黑体辐射的研究中，得出革命性结论，认为能量传递不是连续的，而是一份一份的，单位份称为能量子，用h表示，h=6.626*10^-34J/S，量子力学从此建立，此后在爱因斯坦、波尔、海森堡、薛定谔、波恩和狄拉克等大批天才物理学家的共同努力下，量子力学不断完善，取得了辉煌的成就，在量子力学中，任何相互作用都是量子化，一份份的（电磁波和力的作用也一样），当今，科技的发展离开量子力学是无法想像的。时间也是量子化，量子力学认为，时间也不是连续的，而是一份份的，每份时间单位叫普朗克时间，数值是10^-43秒，也就是小数点后面跟43个0秒，无法想像的小，没有比这个更短的时间了。简述离散时间序列的z变换、DTFT、DFT三者之间的关系 DTFT是离散时间傅里叶变换，针对的是连续百的信号和频谱。DFT是离散傅里叶变换，针对的是离散的信号和频谱。DFT是DTFT变化而来，其实就是将连续时间t变成了nT.为什么要这样做呢，因为计算机是在数字环境下工作的，它不可能看见或者处理现实中连续的信号度，只能够进行离散计算，在真实性上尽可能地逼近连续信号。所以DFT是为了我们能够去用工具分析信号而创造出来的，通常我们直接用DTFT的机会很少。DFT和DTFT都是频域上的分析，至于Z变换，是在时域上的分析，我们习惯叫专Z域。Z变换主要的作用是通过分析信号或者脉冲响应的零点和极点，来得知其稳定性和时域上的特性。对信属号处理来首，时域和频域上的分析和处理都是必须的。时间序列和回归分析有什么本质区别？ 两者的核心区别在于对数据的假设：回归分析假设每个数据点都是独立的，而时间序列则是利用数据之间的相关…用spss进行时间序列模型分析，在生产和科学研究中，对某一个或一组变量xt进行观察测量，将在一系列时刻t1，t2，…，tt为自变量）按照时间次序排列，并用于解释变量和相互关系的。（二）时间序列的基本特征 时间序列一般具有如下4个基本特征：1）趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化，呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向，但变动幅度可能不等。2）周期性：某因素由于外部影响随着自然季节或时段的交替出现高峰与低谷的规律。3）随机性：个别为随机变动，整体呈统计规律。4）综合性：实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。如上所述，地球化学时间序列一般由长期趋势T、周期变动C及不规则随机变动R等3个成分所构成。这3种成分可有不同的结合方式，当其彼此间互相独立，无交互影响，亦即长期趋势并不影响季节变动，则时间序列Y可用“加法模型”来描述：Y=T+C+R；当各成分之间明显存在相互依赖的关系，即假定季节变动与循环变动为长期趋势的函数，则为“乘法模型”：Y=T×C×R。本研究将环境地球化学时间序列以加法模型进行考察。依此分析的序列，则可从中减去某种影响成分的变动，而求出另一种成分的变动。所以，为分析时间序列数据的模式或趋势，通常须先了解时间序列数据的组合成分。分析时间序列的初步工作，系将时间序列绘制历史数据曲线图。根据此种图形，可观察。如何深入理解时间序列分析中的平稳性？ 在引入ARMA模型之前，一般课本都会对时间序列的平稳性作一个描述，但是总感觉没有描述特别清晰：1.通常…什么是时间序列？它的两个构成要素是什么 时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列.构成要素：现象所属的时间，反映现象发展水平的指标数值.要素一：时间t；要素二：指标数值面板数据，截面数据，时间序列数据的区别，适用范围各是什么？ 图片来源见水印 6 一直在寻找… 285 人赞同了该回答 ？ 285 ？ ？ 16 条评论 搬砖＋总结 86 人赞同了该回答 刚好自己复习，找到简单易懂的分享来。。两个时间序列的相关系数能否反映它们之间的相似性？ 从概念上说基本可以.在应用学科里，分析相关系数，是很普遍的做法.举个例子：很多金融分析，就通过做两支股票价格波动（实际上是两个时间序列）的相关，来判断他们之间的关系，这个做法在行业里非常普遍，比如基金经理，就.如何区分时间序列数据和面板数据？ 这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量（Y）和GDP（X）的数据，还是多个地方的数据了。前者是时间序列数据后者是面板数据（时间序列数据是指同一解释变量在。

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