用时间去沉淀自己

用时间去沉淀

时光凿去狂妄，磨出温润。——题记

　　人生最难熬的阶段，不是没有人懂你，而是你不懂自己。常常也会对自己产生疑问，觉得出发时选错了方向，而又不知道该如何更改，便迷迷糊糊地继续走了下去。

　　跨进初中的大门以来，如同咿咿呀呀童谣的无忧生活瞬间转变成了快节奏的青春奏鸣曲。而我似乎从一开始就没有跟上节拍，成绩一直处于中上游，离自己梦想的高中还相隔甚远。然而这却并没有成为我奋进的动力，相反，我选择了逃避，以求得暂时的安逸。于是每每与家人老师谈论起成绩，我都会推说下学期再努力。一直克服不了惰性，一直盘算着拖延。

　　诚然，时间的洪流不会因为我的无知而减速，初中生涯的最后一

　　个寒假悄然而至。我手足无措，陷入极大的震惊与恐慌中，回想当初背着新书包蹦蹦跳跳来报道时的情景，恍如昨日。面对我期末时更糟的成绩，妈妈的疾言厉色变成苦口婆心的劝说。我始终不为所动，并不是不懂她的良苦用心，毕竟心中还揣着一直以来的梦想。只是始终觉得自己需要去体会一下那颓废的生活，从中获得拼搏的力量。在寒假刚开始的那一周时间里，我整天对着电视，对着电脑，睡到中午才起，不洗脸不整理头发，更不出门。妈妈也不再劝说，只有叹气，偷偷的抹眼泪。

　　下学

生产总值模型

——应用时间序列分析期末论文

2014年11月

班级：信计1202 姓名：孟奥 学号：1130112210 信计1202 李朔 1130112206

一、实验目的：

掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测

二、实验内容：

某地区1983—2005年各季度的实际国际生产总值的分析与预测 某地区1983—2005年各季度生产总值前64个数据如下：

t 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 观测值 5253.8 5372.3 5478.4 5590.5 5699.8 5797.9 5854.3 5902.4 5956.9 6007.8 6101.7 6148.6 6207.4 6232.0 6291.7 6323.4 t 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 观测值 6759.4 6848.6 6918.1 6963.5 7013.1 7030.9 7112.1 7130.3 7130.8 7076.9 7040.8 7086.5 7120.7 715

10月 10月14日 吴辉叉车台账(10月8日-10月14日)

日期8

叉车一号20:00-22:00 00:00-05:00 7:00-10:30 14:00-18:30 19:30-23:30 7:00-11:30 14:00-18:00 19:00-05:30 7:00-12:00 12:00-18:00 19:30-03:30 14:30-18:00 19:30-23:00 7:00-12:00 14:00-18:00 7:00-18:00 18:30-22:00 2 5 3.5 4.5 4 4.5 4 10.5 5 6 8 3.5 3.5 5 4 11 3.5 87.5

叉车二号7:00-11:30 13:30-18:30 19:30-22:00 7:00-11:30 13:30-18:00 19:30-22:00 7:00-11:00 13:30-18:00 19:30-21:30 7:00-11:30 13:30-18:00 19:30-22:00 7:00-11:00 13:30-18:00 19:30-23:00 7:00-11:00 12:00-18:00 19:30-22:00 7:00-12:00 13:30-18:00 4

应用时间序列分析习题答案

第二章习题答案 2.1

（1）非平稳

（2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

（1）非平稳，时序图如下

（2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

应用时间序列分析习题答案

2.3

（1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

（2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4

LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.03

应用时间序列分析（试卷一）

一、 填空题

1、拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。

2、白噪声序列具有性质纯随机性和方差齐性。

3、平稳AR（p）模型的自相关系数有两个显著的性质：一是拖尾性；二是呈负指数衰减。

4、MA(q)模型的可逆条件是：MA(q)模型的特征根都在单位圆内，等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外。

5、AR（1）模型的平稳域是

???1???1?。AR（2）模型的平稳域是

??，?12?2?1,且?2??1?1

?

二、单项选择题

1、频域分析方法与时域分析方法相比（D）

A前者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 B后者要求较强的数学基础，分析结果比较抽象，不易于进行直观解释。 C前者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。 D后者理论基础扎实，操作步骤规范，分析结果易于解释。

2、下列对于严平稳与宽平稳描述正确的是（D） A宽平稳一定不是严平稳。 B严平稳一定是宽平稳。

C严平稳与宽平稳可能等价。

D对于正态随机序列，严平稳一定是宽平稳。

3、纯随机序列的说法，错误的是（B）

A时间序列经过预处理被识别为纯随机序列

第二章习题答案

2.1

（1）非平稳

（2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376

（3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

（1）非平稳，时序图如下

（2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

2.3

（1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

（2）平稳序列

（3）白噪声序列

2.4

，序列LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.0363。显著性水平=0.05

不能视为纯随机序列。

2.5

（1）时序图与样本自相关图如下

（2） 非平稳

（3）非纯随机

2.6

（1）平稳，非纯随机序列（拟合模型参考：ARMA(1,2)）

（2）差分序列平稳，非纯随机

第三章习题答案

3.1 解：1()0.7()()t t t E

应用时间序列分析习题答案

第二章习题答案 2.1

（1）非平稳

（2）0.0173 0.700 0.412 0.148 -0.079 -0.258 -0.376 （3）典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图

2.2

（1）非平稳，时序图如下

（2）-（3）样本自相关系数及自相关图如下：典型的同时具有周期和趋势序列的样本自相关图

应用时间序列分析习题答案

2.3

（1）自相关系数为：0.2023 0.013 0.042 -0.043 -0.179 -0.251 -0.094 0.0248 -0.068 -0.072 0.014 0.109 0.217 0.316 0.0070 -0.025 0.075 -0.141 -0.204 -0.245 0.066 0.0062 -0.139 -0.034 0.206 -0.010 0.080 0.118

（2）平稳序列 （3）白噪声序列 2.4

LB=4.83，LB统计量对应的分位点为0.9634，P值为0.03

篇一：怎样改变自己的心态

怎样改变自己的心态！

今天无论我们以怎样的心态来到这里，我们都要很好的感谢金仁药业（华夏药业有限责任公司），因为公司为我们搭起了这样一个沟通、交流以及学习的平台，既来之，则安之，让我们静下心来，脚踏实地的走好没一步，为我们人生增添光彩。

在我们现在的社会里常有三种人：一是 ，改变的愿望非常强烈，为什么会改变？因为没有钱，没有地位，生活也很困难，迫切的希望改变现状，这这种人我们在改变方面给予10分，但是没有学习或者找不到学习的机会和环境，所以没有跟上形势，没有成长，在这一项上是0分，10*0=0;二是非常爱学习，甚是成了博士后，给这种人我们学习上我们打10分，但是只会就读书，学的东西不运用或不会运用，这一项为0分，所以他就成功就是10*0=0,。第三种人是能与时俱进，不断的充实自己，不断的改变，边学习边调整，不断成长，他们的学习10分，改变也是10分，所以这种人是10*10=100分，这种人就叫做成功的人，大家希望做那种人，不言而喻。

“故天将降大任于斯人也，必先苦其心志，劳其筋骨，饿其体肤，空乏其身，行拂乱其所为，所以动心忍性，曾益其所不能。”

要改变自己，首先要改变自己的心态，如何来改变自己的心态呢？世界上的事情十有八九是不

应用时间序列分析课程论文

班级：13应用统计1班 学号：20133695 姓名：彭鹏

学习了本学期的应用时间序列分析课程内容，学习了使用EVIEWS软件对平稳时间序列的平稳性进行分析，学习平稳时间序列模型的建立、学会根据自相关系数和偏自相关系数判断ARMA模型的阶数p和q，学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断，以及掌握利用ARMA模型进行预测。

在统计研究中，有大量的数据是按照时间顺序排列的，用数学方法来表述就是使用一组随机序列表示随机事件的时间序列即为{Xt} 通常的ARMR建模过程，B-J方法具体步骤如下：

一、 对时间序列进行特性分析。从随机性、平稳性、季节性考虑。

对于一个非平稳时间序列，若要建模首先将其平稳化，其方法有三种：

1差分，一些序列可以通过差分使其平稳化。

2季节差分，如果序列具有周期波动特点，为了消除周期波动的影响，通常引用季节差分。

3函数变换与差分结合运用，某些序列如果具有某类函数趋势，我们可以先引入某种函数变换将序列转化为线性趋势，然后再进行差分以消除线性趋势。

二、 模型识别与建立。模型识别和模型定阶。 三、 模型的评价，并利用模型进行评价。

下面从网上搜寻数据，1949-2014年城镇人口数(单位万人

Time

time date century season year month week

day birthday early

late Time

second minute hour quarter half

o’clock

1:00 1:15

1:30

1:45

Day

today

tonight

yesterday

tomorrow

the day before yesterday the day after tomorrow daytime

morning ( )noon ( ) afternoon ( ) evening ( ) night ( ) midnight ( ) .

.

Week

Sunday ( ) Monday

Tuesday

Wednesday Thursday

Friday

Saturday

weekends ( )

Month

January( ) February

March

April

May

June July