生活中时间序列数据的例子
@邹进6503：贝叶斯公式应用实例 -
邱安19763796074…… 写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序...
@邹进6503：生活中关于规律数字的例子举出生活中运用数字的例子,要有规律,常见一点,越具体越好! - 作业帮
邱安19763796074…… [答案] 生活中运用有规律的数字的例子非常广泛,最普遍的就是时间概念.我们用的年历、日历、时刻等概念,都是有绝对性规律的.相对性规律的例子比如人类所谓的“人体生物钟”,人通过自身的生物周期调节自己.比如疲劳周期、月经周期、情绪周期,...
@邹进6503：举例说明时间数列的种类 -
邱安19763796074…… 时间数列按照其构成要素中统计指标值的表现形式,分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列三种类型. (1)绝对数时间数列 绝对数时间数列通常用于表现指标的总量水平.它反映某一社会经济现象在各个时期所达到的绝对水平...
@邹进6503：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据? -
邱安19763796074…… 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不同时点上同一地点的观测值,简单来讲就是仅仅是某地的Y...
@邹进6503：若时间序列有20 年的数据,采用5 年移动平均,修均后的时间序列中剩下的数据有 - - 16----个. -
邱安19763796074…… 所谓五年移动平均,就是指将近五年的值求平均,认为其为现阶段的值.比如这20个数据为X1,X2,X3,...,X20,移动平均后的第一个样本值 X3~=(X1+X2+X3+X4+X5)/5,同样的有X4~=(X2+X3+X4+X5+X6)/5,..., X18~=(X16+X17+X18+X19+X20)/5,一共只有16个样本了! 当然,这里所谓的平均值也可以是其前面的五个值的平均(如股票的5日平均),此时 X5~=(X1+X2+X3+X4+X5)/5,...,X20~=(X16+X17+X18+X19+X20)/5,但总个数还是16个.
@邹进6503：举例说明什么是时间顺序 -
邱安19763796074…… 1.对于过去失败或未做的事情不要有内疚感.2.提醒自己为重要的事情留出时间.3.尽量早睡早起.4.不要长时间地看电视或无目的地阅读报刊.5.有效地利用等待的时间.6.将表拨快3分钟.7.随身携带空白卡片,随时记录自己的想法...
@邹进6503：如何生成新时间序列数据 -
邱安19763796074…… 1、使用create命令,生成一个区间在2010-2015的工作文件,2、在命令窗口中输入:series t=@trend(时间),生成一个以该时间为0基准的整数的时间序列.在案例中,输入series t=@trend(2010),按enter键生成后,点击t,即可查看.
@邹进6503：请问在一个模型中,既要考虑时间,但又有多个自变量,这到底是时间序列数据,还是面板数据啊? -
邱安19763796074…… 当然是时间序列数据,你直接把时间t作为一个变量就是了,表示为1,2,3……(或者直接在eviews里面有trend(初始时间前一期).如果散点图是分阶段的,就在转折点处设置虚拟变量,楼主所言面板数据所从何来?
邱安19763796074…… 写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序...
@邹进6503：生活中关于规律数字的例子举出生活中运用数字的例子,要有规律,常见一点,越具体越好! - 作业帮
邱安19763796074…… [答案] 生活中运用有规律的数字的例子非常广泛,最普遍的就是时间概念.我们用的年历、日历、时刻等概念,都是有绝对性规律的.相对性规律的例子比如人类所谓的“人体生物钟”,人通过自身的生物周期调节自己.比如疲劳周期、月经周期、情绪周期,...
@邹进6503：举例说明时间数列的种类 -
邱安19763796074…… 时间数列按照其构成要素中统计指标值的表现形式,分为绝对数时间数列、相对数时间数列和平均数时间数列三种类型. (1)绝对数时间数列 绝对数时间数列通常用于表现指标的总量水平.它反映某一社会经济现象在各个时期所达到的绝对水平...
@邹进6503：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据? -
邱安19763796074…… 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不同时点上同一地点的观测值,简单来讲就是仅仅是某地的Y...
@邹进6503：若时间序列有20 年的数据,采用5 年移动平均,修均后的时间序列中剩下的数据有 - - 16----个. -
邱安19763796074…… 所谓五年移动平均,就是指将近五年的值求平均,认为其为现阶段的值.比如这20个数据为X1,X2,X3,...,X20,移动平均后的第一个样本值 X3~=(X1+X2+X3+X4+X5)/5,同样的有X4~=(X2+X3+X4+X5+X6)/5,..., X18~=(X16+X17+X18+X19+X20)/5,一共只有16个样本了! 当然,这里所谓的平均值也可以是其前面的五个值的平均(如股票的5日平均),此时 X5~=(X1+X2+X3+X4+X5)/5,...,X20~=(X16+X17+X18+X19+X20)/5,但总个数还是16个.
@邹进6503：举例说明什么是时间顺序 -
邱安19763796074…… 1.对于过去失败或未做的事情不要有内疚感.2.提醒自己为重要的事情留出时间.3.尽量早睡早起.4.不要长时间地看电视或无目的地阅读报刊.5.有效地利用等待的时间.6.将表拨快3分钟.7.随身携带空白卡片,随时记录自己的想法...
@邹进6503：如何生成新时间序列数据 -
邱安19763796074…… 1、使用create命令,生成一个区间在2010-2015的工作文件,2、在命令窗口中输入:series t=@trend(时间),生成一个以该时间为0基准的整数的时间序列.在案例中,输入series t=@trend(2010),按enter键生成后,点击t,即可查看.
@邹进6503：请问在一个模型中,既要考虑时间,但又有多个自变量,这到底是时间序列数据,还是面板数据啊? -
邱安19763796074…… 当然是时间序列数据,你直接把时间t作为一个变量就是了,表示为1,2,3……(或者直接在eviews里面有trend(初始时间前一期).如果散点图是分阶段的,就在转折点处设置虚拟变量,楼主所言面板数据所从何来?
