55问答网
所有问题
当前搜索:
离散时间序列的和是否为周期
什么
是时间序列
数据?
答:
它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立
与
推断,以及关于
时间序列的
最优预测、控制与滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。后者实际上是对
离散
指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例...
时间序列
分析的目的是什么?
答:
趋势:
是时间序列
在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。季节变动:是时间序列在一年内重复出现
的周期
性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动:是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间,但
与
趋势不同,它...
powergui连续和
离散的
区别
答:
,其中T为
离散时间
间隔,其实T也就是上文中的sample time。Note:再强调一次,这里的离散模型是指离散时间模型,与现实世界中的离散事件模型没有任何关系,在simpowersystem中所讲的离散都是指时间上的离散,与我们在信号中学的那个离散概念没有关系。离散时间模型有差分方程、离散传递函数、权
序列
、离散状态空间模型等形式...
时间序列
模型时间序列分析
答:
时间序列
分析在多个领域中发挥着关键作用。在国民经济宏观调控中,它用于理解经济数据的波动趋势,帮助决策者制定策略。在区域综合发展规划中,通过预测未来的经济和人口动态,为规划提供依据。企业经营管理中,时间序列模型用于业绩分析和预测,以优化资源配置和决策制定。市场潜量预测是另一个关键应用,通过对...
两个
离散序列的
线性卷积有哪些作用?
答:
线性卷积是信号处理中的一种基本操作,它在两个
离散序列
之间进行。这种操作在许多领域都有应用,包括图像处理、音频处理、通信系统等。以下是线性卷积的一些主要作用:滤波:线性卷积可以用于滤波操作,这是一种常见的信号处理技术。通过将输入信号与特定的滤波器(也称为冲激响应或系统响应)进行卷积,可以...
平稳
时间序列的
定义
答:
平稳
时间序列是
指在统计意义下具有稳定性质的时间序列。一、什么是时间序列时间序列是指根据时间顺序排列的数据点序列。在时间序列中,每个数据点都与特定的时间点或时间段相关联。时间序列数据的形式可以是连续的,比如每小时记录的气温数据,也可以
是离散的
,比如每天记录的销售量数据。时间序列可以是一维...
随机游走
序列是
广义差分序列吗
答:
不是。随机游走是一种
离散时间
参数的随机过程,其中每个步骤都是随机的。描述了一个在给定时间点上随机选择方向的行走过程,没有明确的趋势或
周期
性。广义差分
是时间序列
分析中的常用方法,处理非平稳时间序列数据。通过差分运算将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,便于进一步分析和建模。随机游走序列虽然也是...
如何理解
序列
形式与双边Z变换收敛域的关系
答:
Z变换的基本思想众所周知来自拉普拉斯。在1947年由W. Hurewicz重新引入作为一个易操纵的方式来解决线性常系数差分方程。它后来于1952年在哥伦比亚大学被Ragazzini和Zadeh冠以“the z-transform“用于采样。双边Z变换
离散时间序列
x[n]的Z变换定义为:式中 ,σ为实变数,ω为实变量,所以Z是一个幅度为 ...
时间序列
模型时间序列模型
答:
时间序列
,即数据按时间顺序排列的特殊随机过程,通过非负整数标记不同的时刻。当一个随机过程可以表现为时间序列时,我们能够运用时间序列模型来研究其特性。分析时间序列通常遵循以下步骤:首先,ARMA模型是常用的一种,全称自回归移动平均模型。它分为AR(自回归)、MA(移动平均)和ARMA三个子类。AR模型...
什么
是时间序列的
严平稳、宽平稳?
答:
2、宽平稳:宽平稳是使用
序列的
特征统计量来定义的一种平稳性,它认为序列的统计性质主要由其低阶矩决定,所以只要保证序列低阶矩平稳(二阶),就能保证序列的主要性质近似稳定。3、平滑:平滑是指将信号(如
时间序列
数据)进行一定的处理,使其在时域上变得更为光滑。平滑可以减少噪声和异常值对信号的...
棣栭〉
<涓婁竴椤
3
4
5
6
8
7
9
10
11
12
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜