简单时间序列数据例子
@闫博342：时间序列数据 - 搜狗百科
乐依18598335830…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@闫博342：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据? -
乐依18598335830…… 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...
@闫博342：如何在EXCL里面同一列简单快捷的输入如下时间序列 1:00 - 2:00 2:00 - 3:00 3:00 - 4:00 -
乐依18598335830…… 选定此列(一定选定此列或要输入时间的单元格区域)---- 输入时间-----这时候不要按回车键,要按Ctrl+回车键
@闫博342：如何用excel做时间序列分析法 -
乐依18598335830…… 如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量,把数据输入到excel中 输入原始数据,计算三点平滑值,消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势. 计算方法:2136=(435+2217+3756)/3 1122.33=(2217+3756+394)/3........以此类推. 计算季...
@闫博342：如何使用SPSS做时间序列分析 -
乐依18598335830…… 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
@闫博342：如何生成新时间序列数据 -
乐依18598335830…… 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.
@闫博342：excel中怎么样对时间序列排序 -
乐依18598335830…… 时间是什么格式,只要是日期格式,就不会受影响,但麻烦的是,估计有些日期可能是文本格式的.就比较麻烦了. 如果是这样的话,用一辅助列转化一下吧 假定A列自A2开始为日期序列 =IF(ISNUMBER(A2),A2,DATE(RIGHT(A2,4),MID(A2,4,2)...
@闫博342：matlab上的时间怎么调 -
乐依18598335830…… 设置时间轴 ts=datenum('1999-01-01 00:00:00');% 开始时间 tf=datenum('1999-01-01 00:20:00');% 结束时间 y=rand(21,1);% 给出你的y值,我这里随机给了 t=linspace(ts,tf,21);% 21min为总共的时间 plot(t,y); % 调用datetick函数直接生成时间...
@闫博342：新手求教!!!!python 从文件中读取时间序列,例如格式为171588表示17:15:88等,然后读取数据画图 -
乐依18598335830…… 用xticks命令,http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.xticks 例子:import matplotlib.pyplot as plt t11 = ['00', '01', '02', '03', '04', '05', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '30', '31', '32', '33', '34', '35', '40', '41', '42', '43...
乐依18598335830…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
@闫博342：请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据? -
乐依18598335830…… 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...
@闫博342：如何在EXCL里面同一列简单快捷的输入如下时间序列 1:00 - 2:00 2:00 - 3:00 3:00 - 4:00 -
乐依18598335830…… 选定此列(一定选定此列或要输入时间的单元格区域)---- 输入时间-----这时候不要按回车键,要按Ctrl+回车键
@闫博342：如何用excel做时间序列分析法 -
乐依18598335830…… 如下实例用季节性预测求2005年各季度用电量,把数据输入到excel中 输入原始数据,计算三点平滑值,消除季节变动和不规则变动,保留长期趋势. 计算方法:2136=(435+2217+3756)/3 1122.33=(2217+3756+394)/3........以此类推. 计算季...
@闫博342：如何使用SPSS做时间序列分析 -
乐依18598335830…… 1.指数平滑可以对不规则的时间序列数据加以平滑,从而获得其变化规律和趋势,并以此对未来的经济数据进行推断和预测.2.操作步骤3.看看结果吧4.arima称为自动回归移动平均模型,将非平稳时间序列转化为平稳时间序列.5.看看结果2.季节分解11.季节性变动指由于季节因素导致的时间序列的有规则变动.主要方法包括按月或季平均法和移动平均趋势剔除法.
@闫博342：如何生成新时间序列数据 -
乐依18598335830…… 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.
@闫博342：excel中怎么样对时间序列排序 -
乐依18598335830…… 时间是什么格式,只要是日期格式,就不会受影响,但麻烦的是,估计有些日期可能是文本格式的.就比较麻烦了. 如果是这样的话,用一辅助列转化一下吧 假定A列自A2开始为日期序列 =IF(ISNUMBER(A2),A2,DATE(RIGHT(A2,4),MID(A2,4,2)...
@闫博342：matlab上的时间怎么调 -
乐依18598335830…… 设置时间轴 ts=datenum('1999-01-01 00:00:00');% 开始时间 tf=datenum('1999-01-01 00:20:00');% 结束时间 y=rand(21,1);% 给出你的y值,我这里随机给了 t=linspace(ts,tf,21);% 21min为总共的时间 plot(t,y); % 调用datetick函数直接生成时间...
@闫博342：新手求教!!!!python 从文件中读取时间序列,例如格式为171588表示17:15:88等,然后读取数据画图 -
乐依18598335830…… 用xticks命令,http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.xticks 例子:import matplotlib.pyplot as plt t11 = ['00', '01', '02', '03', '04', '05', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '20', '21', '22', '23', '24', '25', '30', '31', '32', '33', '34', '35', '40', '41', '42', '43...
