【时间序列】总览 | 郭飞的笔记

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0x00_读论文 8

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0x10_计算机基础 2

【CS】计算机组成原理【CS】操作系统原理

0x11_算法平台 15

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0x12_Pandas与numpy 12

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0x13_特征工程 4

【特征工程】归一化/标准化/正则化 Unbalanced Data 数据清洗方法经典数据集

0x21_有监督学习 21

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0x23_深度学习 7

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0x24_NLP 13

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0x25_CV 14

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0x26_torch 11

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0x31_降维 10

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0x32_聚类 5

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0x33_图模型 9

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0x41_统计模型 9

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0x42_概率论 7

常见概率分布随机变量的数字特征 law of large numbers 参数估计概率测度简介概率统计趣题信息熵

0x43_时间序列 10

【时间序列】总览【描述时序】趋势、季节和随机性【描述时序】指数平滑法【统计时序1】工具【统计时序2】平稳性【ARIMA】理论与实现【统计时序】GARCH 【统计时序】Granger因果检验【统计时序】非平稳数据的处理【时间序列】马尔科夫法

0x44_随机过程 2

【随机过程】【随机过程】1

0x51_代数与分析 15

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0x52_方程 2

常微分方程二阶线性偏微分方程

0x53_复分析与积分变换 8

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0x55_数值计算 7

【数值计算】数值逼近【数值计算】数值线性代数【数值计算】数值常微分方程【解方程】scipy.optimize.solve 【数值计算】若干简介【插值】scipy.interpolate 【数值积分】scipy.integrate

0x56_最优化 11

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0x58_密码学 12

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0x59_应用数学 9

【离散数学1】数理逻辑【离散数学3】格和布尔代数【应用数学】博弈论【排队论】基本概念【AHP】层次分析法原理与Python实现【流形】基本概念【模糊论】基本概念数学模型【逻辑学】连锁悖论、真值度、超赋值理论与认知主义

0x60_启发式算法 8

【GA】遗传算法【PSO】粒子群算法【ACA】蚁群算法【IA】免疫优化算法【DE】差分进化算法【AFSA】人工鱼群算法【SA】模拟退火算法【智能算法】混合智能算法

0x70_可视化 13

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0x80_数据结构与算法 17

【数据结构0】知识体系【数据结构1】线性表【数据结构2】Queue、Stack、heapq 【数据结构3】hash 【数据结构4】递归【数据结构5】搜索【数据结构6】排序（Python）【数据结构7】树理论篇、最小生成树【数据结构7】【Python】Tree 【最小生成树】Prim和Kruskal 【图论】欧拉图、汉密尔顿图【数据结构8】Graph ACDoubleArrayTrie 【数据结构9】动态规划【文章集合】刷题【概率论】趣味小题生成迷宫

0xa0_蒙特卡洛方法 6

【Mento Carlo 1】背后的数学理论【Mento Carlo 2】随机数发生器【Mento Carlo 3】给定分布生成随机数【Python】【scipy】Random Variable 【Python】【numpy】random随机【探索】曲面上均匀随机采样

0xb0_Python语法 18

【Python】基本数据类型【Python】运算符&math 【string】字符串&正则【Python】sys,os,subprocess,exec,eval 【Python】copy 【Python】open&zip&print 【Python】异常和错误【加速】multiprocessing多线程、多进程、并行、numba 【Python】datetime 【Python】pickle&json序列化【Python】collection&itertools&bisect 【Python】【pynput】键鼠控制【Python】requests、bs爬虫【python】web 【python】socket 【python】redis/ES/dbm 【纠错码】BCH 【numpy-financial】金融计算模块

0xd0_设计模式 6

【Python】【面向对象】继承&多态【Python】【面向对象】字段&方法【Python】【面向对象】类的特殊成员【decorator】装饰器【Python】设计模式重构

【时间序列】总览

2018年01月29日 Author:Guofei

文章归类: 0x43_时间序列文章编号: 430

版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，但需要标明原文链接，并通知本人 ✉
原文链接：https://www.guofei.site/2018/01/29/timeseriesoverview.html

板块

时间序列的基本知识分为以下几个板块：

1. 时间序列预处理

主要讨论时间序列的平稳性和存随机性

2. 平稳时间序列分析

如果时间序列是平稳的，那么可以大大减少需要估计得参数，这一部分主要是AR,MA,ARMA模型

3. 非平稳时间序列的确定性分析

是一种描述性分析，例如提取趋势性、周期性、随机性等等

4. 非平稳时间序列的随机分析

是一种统计性分析，这里有两个思路：

把非平稳序列转化为平稳序列
找到可以处理非平稳虚列的模型

5. 多元时间序列分析

研究多个时间序列的相互关系

更高的视角

统计分析中，两种主要数据类型：截面数据、时间序列数据
对于截面数据，需要排除自相关性、多重共线性、异方差性
而在时间序列数据中，自相关性往往是需要研究的对象之一

参考资料

小象学院-时间序列分析

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