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時間序列數據
鎖定
時間序列數據（time series data）是在不同時間上收集到的數據，用於所描述現象隨時間變化的情況。這類數據反映了某一事物、現象等隨時間的變化狀態或程度。
- 中文名
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時間序列數據
- 外文名
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time series data
- 定 義
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不同時間點上收集到的數據
- 可 作
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季度數據、月度數據等細分
- 可分為
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平穩過程、去趨勢平穩過程
時間序列數據簡介
很多計量經濟學的模型也用到了時間序列數據。比如2000—2005年我國的
國內生產總值數據就是時間序列數據。
[1]
時間序列數據例子
我國國內生產總值從1949到2009的變化就是時間序列數據。時間序列數據可作季度數據、月度數據等細分，其中很有代表性的季度
時間序列模型就是因為其數據具有四季一樣變化規律，雖然變化週期不盡相同，但是整體的變化趨勢都是按照週期變化的。
時間序列是統計學專業課程之一。對時間序列的研究一般要建立在一定的計量經濟學基礎上，計量經濟學已有涉及時間序列模型。
[1]
時間序列數據分類
時間序列數據可分為
平穩過程、去趨勢平穩過程以及差分平穩過程等等很多種類。
[1]
時間序列數據缺點
時間序列數據的缺陷是無法對與時間相關的變量進行控制。
[1]
時間序列數據時間序列數據聚類
聚類是將無標籤的數據成若干組，使得組內數據的相似度最大，組間數據的相似度最小。聚類方法分為五種：劃分聚類、
層次聚類、基於密度的聚類、基於網格的聚類和基於模型的聚類。
[1]
- 參考資料
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1.
賈俊平、何曉羣、金勇．統計學（第四版）：中國人民大學出版社，2009年：6
