(完整版)时间序列习题(含答案)

一、单项选择题

1．时间数列与变量数列( )

A都是根据时间顺序排列的 B都是根据变量值大小排列的 C前者是根据时间顺序排列的，后者是根据变量值大小排列的

D前者是根据变量值大小排列的，后者是根据时间顺序排列的

2．时间数列中，数值大小与时间长短有直接关系的是( )

A平均数时间数列 B时期数列 C时点数列 D相对数时间数列 3．发展速度属于( )

A比例相对数 B比较相对数 C动态相对数 D强度相对数

4．计算发展速度的分母是( )

A报告期水平 B基期水平 C实际水平 D计划水平

5．某车间月初工人人数资料如下：

则该车间上半年的平均人数约为( )

A 296人

B 292人

C 295 人

D 300人

6．某地区某年9月末的人口数为150万人，10月末的人口数为150．2万人，该地区10月的人口平均数为( )

A150万人 B150．2万人 C150．1万人 D无法确定

7．由一个9项的时间数列可以计算的环比发展速度( )

A有8个 B有9个 C有10个 D有7个

8．采用几何平均法计算平均发展速度的依据是( )

A 各年环比发展速度之积等于总速度

B 各年环比发展速度之和等于总速度

C 各年环比增长速度之积等于总速度

D 各年环比增长速度之和等于总速度

9．某企业的产值2005年比2000年增长了58．6％，则该企业2001—2005年间产值的平均发展速度为( )

A 5%6.58

B 5%6.158

C 6%6.58

D 6

%6.158

10．根据牧区每个月初的牲畜存栏数计算全牧区半年的牲畜平均存栏数，采用的公式是( )

A 简单平均法

B 几何平均法

C 加权序时平均法

D 首末折半法 11、时间序列在一年内重复出现的周期性波动称为（ ）

A 、长期趋势

B 、季节变动

C 、循环变动

D 、随机变动

1．C 2．B 3．C 4．B 5．C 6．C 7．A 8．A 9．B 10．D 11、B

二、多项选择题

1．对于时间数列，下列说法正确的有( )

A 数列是按数值大小顺序排列的

B 数列是按时间顺序排列的

C 数列中的数值都有可加性

D 数列是进行动态分析的基础

E 编制时应注意数值间的可比性 2．时点数列的特点有( )

A 数值大小与间隔长短有关

B 数值大小与间隔长短无关

C 数值相加有实际意义

D 数值相加没有实际意义

E 数值是连续登记得到的

3．下列说法正确的有( )

A 平均增长速度大于平均发展速度

B 平均增长速度小于平均发展速度

C 平均增长速度=平均发展速度-1

D 平均发展速度=平均增长速度-1

E 平均发展速度×平均增长速度=1

4．下列计算增长速度的公式正确的有( )

A

%100?=

基期水平增长量增长速度 B %

100?=报告期水平增长量

增长速度

C 增长速度= 发展速度—100％

D

%

100?-=

基期水平基期水平

报告期水平增长速度

E

%

100?=

基期水平报告期水平

增长速度

5．采用几何平均法计算平均发展速度的公式有( )

A

123

1201-????=n n a a a a a a a a n x K B

a a n

x n =

C

1

a a n x n = D n

R x = E

n x

x ∑=

6．某公司连续五年的销售额资料如下：

根据上述资料计算的下列数据正确的有( )

A第二年的环比增长速度=定基增长速度=10％

B第三年的累计增长量=逐期增长量=200万元

C第四年的定基发展速度为135％

D第五年增长1％绝对值为14万元

E第五年增长1％绝对值为13．5万元

7．下列关系正确的有( )

A环比发展速度的连乘积等于相应的定基发展速度

B定基发展速度的连乘积等于相应的环比发展速度

C环比增长速度的连乘积等于相应的定基增长速度

D环比发展速度的连乘积等于相应的定基增长速度

E平均增长速度=平均发展速度-1

8．测定长期趋势的方法主要有( )

A时距扩大法 B方程法 C最小平方法 D移动平均法 E几何平均法

9．关于季节变动的测定，下列说法正确的是( )

A目的在于掌握事物变动的季节周期性

B常用的方法是按月(季)平均法

C需要计算季节比率

D按月计算的季节比率之和应等于400％

E季节比率越大，说明事物的变动越处于淡季

10．时间数列的可比性原则主要指( )

A时间长度要一致 B经济内容要一致 C计算方法要一致 D总体范围要一致

E计算价格和单位要一致

答案

1．BDE 2．BD 3．BC 4．ACD 5．ABD 6．ACE 7．AE

8．ACD 9．ABC 10．ABCDE

三、判断题

1．时间数列中的发展水平都是统计绝对数。( )

2．相对数时间数列中的数值相加没有实际意义。( )

3．由两个时期数列的对应项相对比而产生的新数列仍然是时期数列。( )

4．由于时点数列和时期数列都是绝对数时间数列，所以，它们的特点是相同的。( )

5．时期数列有连续时期数列和间断时期数列两种。( )

6．发展速度可以为负值。( )

7．只有增长速度大于100％才能说明事物的变动是增长的。 ( ) 8．年距发展速度=年距增长速度+1( )

9．平均增长速度可以直接根据环比增长速度来计算。( )

1．X 2．√ 3．X 4．X 5．X 6．X 7．X 8．√ 9．X

四、计算题

1．某公司某年9月末有职工250人，10月上旬的人数变动情况是：10月4日新招聘12名大学生上岗，6日有4名老职工退休离岗，8日有3名青年工人应征入伍，同日又有3名职工辞职离岗，9日招聘7名营销人员上岗。试计算该公司10月上旬的平均在岗人数。

2．某银行2001年部分月份的现金库存额资料如下：

要求：(1)具体说明这个时间序列属于哪一种时间序列。

(2)分别计算该银行2001年第一季度、第二季度和上半年的平均现金库存额。

3．某单位上半年职工人数统计资料如下：

要求计算：①第一季度平均人数；②上半年平均人数。

4．某企业2001年上半年的产量和单位成本资料如下：

试计算该企业2001年上半年的产品单位成本。 1、有问题的 答案（先暂定)

256

2

12232

2591252225822623250=++++?+?+?+?+?=

=

∑∑f af a

2、（1）这是等间隔的间断时点数列 （2）

n a

a a a a a a n

n 22

13210++++++=-K

第一季度的平均现金库存额：

)(48032520

4504802

500万元=+

++=a 第二季度的平均现金库存额：

67.5663

2

/5806005502/520=+++=

a

上半年的平均现金库存额：

33.523267.566480,33.52362580

6005504802

500=+==+

++++=或K a

3.

第一季度平均人数:

)

(10322122102010501210501002人=+?++?+=a 上半年平均人数：

1023

321321008102022102010501210501002=++?++?++?+=a 4、产品总产量∑

=+++++=)

(210005000040003000400030002000件a

产品总成本∑=+++++=)

(1.1480.346.279.214.286.216.14万元b

单位成本件元件

万元

/52.70210001.148==

c

总时差双代号网络图时间计算参数-计算题及答案

总时差（用TFi-j表示），双代号网络图时间计算参数，指一项工作在不影响总工期的前提下所具有的机动时间。用工作的最迟开始时间LSi-j与最早开始时间ESi-j之差表示。 自由时差，指一项工作在不影响后续工作的情况下所拥有的机动时间。用紧后工作的最早开始时间与该工作的最早完成时间之差表示。 网络图时间参数相关概念包括： 各项工作的最早开始时间、最迟开始时间、最早完成时间、最迟完成时间、节点的最早时间及工作的时差（总时差、自由时差）。 1总时差=最迟完成时间—尚需完成时间。计算结果若大于0，则不影响总工期。若小于0则影响总工期。 2拖延时间=总时差+受影响工期，与自由时差无关。 3自由时差=紧后最早开始时间—本工作最早完成时间。 自由时差和总时差-----精选题解（免B) 1、在双代号网络计划中，如果其计划工期等于计算工期，且工作i-j的完成节点j在关键线路上，则工作i-j的自由时差（）。 A．等于零 B．小于零 C．小于其相应的总时差 D．等于其相应的总时差 答案：D 解析：

本题主要考察自由时差和总时差的概念。由于工作i-j的完成节点j在关键线路上，说明节点j为关键节点，即工作i -j的紧后工作中必有关键工作，此时工作i-j的自由时差就等于其总时差。 2、在某工程双代号网络计划中，工作M的最早开始时间为第15天，其持续时间为7天。 该工作有两项紧后工作，它们的最早开始时间分别为第27天和第30天，最迟开始时间分别为第28天和第33天，则工作M的总时差和自由时差（）天。 A．均为5 B．分别为6和5 C．均为6 D．分别为11和6 答案：B 解析： 本题主要是考六时法计算方法 1、工作M的最迟完成时间=其紧后工作最迟开始时间的最小值所以工作M 的最迟完成时间等于[28，33]=28 2、工作M的总时差=工作M的最迟完成时间-工作M的最早完成时间等于28-（15+7）=6 3、工作M的自由时差=工作M的紧后工作最早开始时间减工作M的最早完成时间所得之差的最小值： [27-22；30-22]= 5。 3、在工程网络计划中，判别关键工作的条件是该工作（）。

【重磅】双代号网络图时间参数计算

双代号网络图时间参数计算 双代号网络图时间参数计算 双代号网络图是应用较为普遍的一种网络计划形式。它是以箭线及其两端节点的编号表示工作的网络图。 双代号网络图中的计算主要有六个时间参数： ES：最早开始时间，指各项工作紧前工作全部完成后，本工作最有可能开始的时刻； EF：最早完成时间，指各项紧前工作全部完成后，本工作有可能完成的最早时刻 LF：最迟完成时间，不影响整个网络计划工期完成的前提下，本工作的最迟完成时间；LS：最迟开始时间，指不影响整个网络计划工期完成的前提下，本工作最迟开始时间；TF：总时差，指不影响计划工期的前提下，本工作可以利用的机动时间； FF：自由时差，不影响紧后工作最早开始的前提下，本工作可以利用的机动时间。 双代号网络图时间参数的计算一般采用图上计算法。下面用例题进行讲解。 例题：试计算下面双代号网络图中，求工作C的总时差？ 早时间计算： ES，如果该工作与开始节点相连，最早开始时间为0，即A的最早开始时间ES=0； EF，最早结束时间等于该工作的最早开始+持续时间，即A的最早结束EF为0+5=5； 如果工作有紧前工作的时候，最早开始等于紧前工作的最早结束取大值，即B的最早开始FS=5，同理最早结束EF为5+6=11，而E工作的最早开始ES为B、C工作最早结束（11、8）

取大值为11。 迟时间计算： LF，如果该工作与结束节点相连，最迟结束时间为计算工期23，即F的最迟结束时间LF=23；LS，最迟开始时间等于最迟结束时间减去持续时间，即LS=LF-D； 如果工作有紧后工作，最迟结束时间等于紧后工作最迟开始时间取小值。 时差计算： FF，自由时差=（紧后工作的ES-本工作的EF）； TF，总时差=（本工作的最迟开始LS-本工作的最早开始ES）或者=（本工作的最迟结束LF-本工作的最早结束EF）。 该题解析： 则C工作的总时差为3. 总结： 早开就是从左边往右边最大时间 早结=从左往右取最大的+所用的时间 迟开就是从右边往右边最小时间 迟开=从右往左取最小的+所用的时间 总时差=迟开-早开；或者；总时差=迟结-早结 自由差=紧后工作早开-前面工作的早结 希望你看懂啦。呵呵 工作最早时间的计算:顺着箭线，取大值 工作最迟时间的计算：逆着箭线，取小值 总时差：最迟减最早 自由时差：后早始减本早完 1．工作最早时间的计算（包括工作最早开始时间和工作最早完成时间）：“顺着箭线计算，依次取大”（最早开始时间--取紧前工作最早完成时间的最大值），起始结点工作最早开始时间为0。用最早开始时间加持续时间就是该工作的最早完成时间。 2．网络计划工期的计算：终点节点的最早完成时间最大值就是该网络计划的计算工期，

从大数据到大分析

从大数据到大分析 From Big Data to HPA
Dr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China Sunstone.Zhang@https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html,
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?
大数据与高性能分析 电信网络分析与优化 成功案例
议程
? ?
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您是否曾经……
? 分析受到数据量的限制，不能充分利用所有数据？ ? 受限于分析能力而无法获得复杂问题的答案？ ? 因为时限要求而不得不采用某项简单的建模技术？ ? 对模型精度进行妥协，因为没有足够的时间来执行多次迭 代？
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大数据时代已经来临
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数据量
数据量 多样性 价值
VELOCITY 增长速度 VALUE
现在
未来
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SAS? 高性能 分析 大数据上的大分析
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单代号搭接网络计划时间参数计算

单代号搭接网络计划时间参数计算 在一般的网络计划（单代号或双代号）中，工作之间的关系只能表示成依次衔接的关系，即任何一项工作都必须在它的紧前工作全部结束后才能开始，也就是必须按照施工工艺顺序和施工组织的先后顺序进行施工。但是在实际施工过程中，有时为了缩短工期，许多工作需要采取平行搭接的方式进行。对于这种情况，如果用双代号网络图来表示这种搭接关系，使用起来将非常不方便，需要增加很多工作数量和虚箭线。不仅会增加绘图和计算的工作量，而且还会使图面复杂，不易看懂和控制。例如，浇筑钢筋混凝土柱子施工作业之间的关系分别用横道图、双代号网络图和搭接网络图表示，如下图所示。 施工过程 名 称 施工进度（天） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 一．搭接关系的种类及表达方式 单代号网络计划的搭接关系主要是通过两项工作之间的时距来表示的，时距的含义，表示时间的重叠和间歇，时距的产生和大小取决于工艺的要求和施工组织上的需要。用以表示搭接关系的时距有五种，分别是STS （开始到开始）、STF （开始到结束）、FTS （结束到开始）、FTF （结束到结束）和混合搭接关系。 （一）FTS （结束到开始）关系 结束到开始关系是通过前项工作结束到后项工作开始之间的时距（FTS ）来表达的。如下图所示。 扎钢筋 浇筑混凝土 支模1 支模2 支模3 1 2 4 3 5 6 8 7 9 10 支模1 2 支模2 2 支模3 2 扎筋2 1 扎筋3 1 扎筋1 1 浇筑混凝土1 2 浇筑混 凝土2 2 浇筑混 凝土3 2 支模 6 扎钢筋 3 浇筑 6 STS=4 FTF=1 STS=1 FTF=4 i j FTS i j FTS D i D j

R语言时间序列函数整理_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html, R语言时间序列函数整理_光环大数据培训 【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验 【基本函数】 数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数 简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html, #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时

横截面大数据、时间序列大数据、面板大数据

横截面数据、时间序列数据、面板数据 横截面数据：（时间固定） 横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如： 时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y) 在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如： 面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z) 是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例： 如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点的不同就是时间序列。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年中国所有直辖市的GDP分别为： 北京市分别为8、9、10、11、12； 上海市分别为9、10、11、12、13； 天津市分别为5、6、7、8、9； 重庆市分别为7、8、9、10、11（单位亿元）。 这就是面板数据。 关于面板数据的统计分析

启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables （左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。

双代号网络图时间参数的计算

双代号网络图时间参数的计算 参数名称符号英文单词 工期 计算工期TＣＣoｍputer Time 要求工期ＴR RｅquiｒｅTｉme 计划工期T P Pｌａn Time 工作的 时间参数 持续时间D i-jＤａy 最早开始时间ＥS i-j Earliest Staｒtｉnｇ Tｉm ｅ 最早完成时间ＥF i—j Earliｅｓt Ｆinisｈinｇ Timｅ 最迟完成时间LＦｉ—ｊLatest Finishing Ｔｉme 最迟开始时间ＬＳi—ｊＬatest Ｓtaｒting Time 总时差TFｉ－j Total Flｏat Time 自由时差ＦF i－j Free Ｆｌoat Tｉmｅ 二、工作计算法 【例题】:根据表中逻辑关系,绘制双代号网络图，并采用工作计算法计算各工作的时间参数。 工作A B C DＥFＧHＩ 紧前-A A B B、C C D、Ｅ Ｅ、 Ｆ H、G 时间3３３8５442２

（一）工作的最早开始时间ESｉ—j —-各紧前工作全部完成后,本工作可能开始的最早时刻。 （二)工作的最早完成时间EF i—j EF i－j=ＥS i-j + D i—j 1。计算工期Ｔc等于一个网络计划关键线路所花的时间,即网络计划结束工作最早完成时间的最大值，即T c＝mａx{EF i—ｎ｝ 2．当网络计划未规定要求工期Ｔr时, Tｐ=T c ３.当规定了要求工期Ｔｒ时,T c≤T p，T p≤T r —-各紧前工作全部完成后,本工作可能完成的最早时刻。

（三）工作最迟完成时间LFｉ-j 1.结束工作的最迟完成时间LＦｉ-ｊ=T p 2．其他工作的最迟完成时间按“逆箭头相减,箭尾相碰取小值”计算. --在不影响计划工期的前提下,该工作最迟必须完成的时刻。 (四）工作最迟开始时间LS i－j ＬＳi—ｊ＝ＬFｉ—j—D i-j -－在不影响计划工期的前提下，该工作最迟必须开始的时刻。

工程网络计划有关时间参数的计算典型例题

工程网络计划有关时间参数的计算典型例题 例题1：某工程双代号网络计划如下图所示（单位：天）。该网络计划的关键线路为（）。 A．①→③→⑤→⑥ B．①→③→④→⑤→⑥和①→②→③→④→⑤→⑥ C．①→②→⑤→⑥和①→②→③→④→⑥ D．①→②→③→⑤→⑥ 【正确答案】B 【答案解析】按工作计算法可知，总工期为14天，关键线路为：①→③→④→⑤→⑥和①→②→③→④→⑤→⑥两条。参见教材P128. 例题2：[背景资料]某施工企业与业主签订了某工程的施工承包合同。经监理工程师审核批准的施工进度计划如下图所示（时间单位：天）。 根据上述背景资料，回答下列第1～4小题： 第1小题：双代号网络图中虚箭线表示（）。 A．资源消耗程度B．工作的持续时间C．工作之间的逻辑关系D．非关键工作 【正确答案】C

【答案解析】在双代号网络图中，为了正确地表达图中工作之间的逻辑关系，往往需要用虚箭线。虚线是实际工作中并不存在的一项虚设工作，故它们既不占用时间，也不消耗资 源。 在双代号网络图中，任意一条实箭线都要占用时间、消耗资源。参见教材P116. 第2小题：监理工程师审核批准的施工进度计划工期是（）天。 A．210 B．245 C．280 D．300 【正确答案】D 【答案解析】本题实质就是计算该网络计划的工期。计算得到的最早开始时间、最早完成时间、最迟开始时间、最迟完成时间、总时差和自由时差。由图可知计划工期是300天。由于该网络计划图较简单，也可以分别计算四条线路的持续时间，关键线路的长就是计划工 期。参见教材P127. 工期泛指完成任务所需要的时间，一般有以下3种； （1）计算工期，根据网络计划时间参数计算出来的工期，用T c表示； （2）要求工期，任务委托人所要求的工期，用T r表示； （3）计划工期，根据要求工期和计算工期所确定的作为实施目标的工期，用T p表示。 网络计划的计划工期T p应按下列情况分别确定：当已规定了要求工期T r时，T p≤T r； 当未规定要求工期时，可令计划工期等于计算工期，T p＝T r。 计算过程见下图所示：

大数据分析的流程浅析

数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100平方米的葡萄园的平均温度为例。小数据时代，由于成本的原因，葡萄园主只能在葡萄园的中央设置一个温度计用来计算温度，而且每一小时观测一次，这样一天就只有24个数据。而在大数据时代，在空间维度上，可以设置100个温度计，即每个1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。 mapredce分布式计算则就实现让6000台计算机一起协同工作起来，hadoop 在设计mapredce时，最基本的思想就是让分析师不用操心程序设计问题，这些问题需要和最底层的程序打交道的，且只有优秀的程序员才能解决的，而是让大数据分析师专注于业务流程进行简单的mapredce程序编写，也就是说大数据分

时间序列分解Decompose

时间序列分解算法和d ecompose函数实现 李思亮 55531469@https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html, 目录 时间序列分解算法和decompose函数实现 (1) 1 数据读入并生成时间序列 (2) 2 数据可视化 (4) 3 时间序列分解 (7)

在时间序列分析的过程中，往往需要对时间序列作出初步分析，本文主要采用R语言作为分析平台，从数据的读入，可视化图，分解（decompose）为趋势项，季节项，随机波动等角度对数据开展分析的几个案例。最后对分解算法作出初步描述并探讨其预测预报中的潜在应用。本文的数据和部分内容主要采用https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html,/en/latest/中的内容，感兴趣的读者可以参考。 1 数据读入并生成时间序列 对于数据分析来讲，数据读入是一个比较关键的步骤。常用的数据读入函数有scan，read.table 等。下面列举了几种常见的数据。 首先是https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html,/tsdldata/misc/kings.dat，中包含了英国国王的寿命从William开始，数据来源（Hipel and Mcleod, 1994）。 > kings <- scan("https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html,/tsdldata/misc/kings.dat",skip=3) Read 42 items > kings [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 上述例子中，读入了连续42个公国国王的寿命并将其赋给变量‘kings’ 如果我们希望对读入数据开展分析，下一步就是将其转化为时间序列对象（时间序列类），R提供了很多函数用于分析时间序列类数据。可以使用ts函数将变量转化为时间序列类。 > kingsts <- ts(kings) > kingsts Time Series: Start = 1 End = 42 Frequency = 1 [1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56 对于上述数据操作的好处是将数据转化为特定的“时间序列类”便于我们使用R中的函数分析数据。 有时候我们会按照一定的时间周期来收集数据，这个周期可能是季度，月，日，小时，分。在大数据时代，有些情况下的数据是按照秒来采集收集。这种情况下，我们需要对数据的周期或频率进行设置。这里采用ts函数中的frequency参数可以实现这种功能。比方说，若按1年为一个周期，我们的月度时间

时间序列分解法

什么是时间序列分解法 时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法,这种方法包括谱分析、时间序列分析和傅立叶级数分析等。 时间序列分解模型 时间序列y可以表示为以上四个因素的函数，即： Y t = f(T t,S t,C t,I t) 时间序列分解的方法有很多，较常用的模型有加法模型和乘法模型。 加法模型为：Y t = T t + S t + C t + I t 乘法模型为： 时间序列的分解方法 （1）运用移动平均法剔除长期趋势和周期变化，得到序列TC。然后再用按月（季）平均法求出季节指数S。 （2）做散点图，选择适合的曲线模型拟合序列的长期趋势，得到长期趋势T。 （3）计算周期因素C。用序列TC除以T即可得到周期变动因素C。 （4）将时间序列的T、S、C分解出来后，剩余的即为不规则变动，即：

时间序列的模式 时间序列一般包括四类因素，长期趋势因素、季节变动因素、循环变动因素和不规则变动因素。四种因素的组合形式一般有以下几类, 其中记Xt为时间序列的全变动；Tt为长期趋势；St为季节变动；Ct为循环变动；It为不规则变动，它总是存在着的。 1）乘法模式，其中， a) X t与T t有相同的量纲，S t为季节指数，C t为循环指数，两者皆为比例数； b) c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。 2）加法模式X t = T t + S t + C t + I t 这种形式要求满足条件： a) X t，T t，S t，C t，I t均有相同的量纲； b) ,k为季节性周期长度； c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。 3) 混合模式

a) X t与T t，C t，I t有相同的量纲，St是季节指数，为比例数； b) c) I t是独立随机变量序列，服从正态分布。 时间序列分解法试图从时间序列中区分出这四种潜在的因素，特别是长期趋势因素(T)、季节变动因素(S)和循环变动因素(C)。显然，并非每一个预测对象中都存在着T、S、C这三种趋势，可能是其中的一种或两种。一个具体的时间序列究竟由哪几类变动组合，采取哪种组合形式，应根据所掌握的资料、时间序列及研究目的来确定。 时间序列分解法各因素的确定 分解法的基础是容易理解而且直观的。不过最重要的是它为预测和检验提供了独特和非常有用的资料。我们用一个例题来说明各个因素分解的步骤。 设有某产品十二年（91年－02年）的季度销售额数据。见表4.3中的第二列，共有48个数据。如果将这些数据画在图上（图.1），可以看出有明显的长期趋势和季节变动。利用分解法，假设这48个数据可表示为 。这里X t是这些原始数据，通过分析原始数据X来确定T、C、S（剩下的为I）。

数据分析-时间序列的趋势分析

数据分析-时间序列的趋势分析 无论是网站分析工具、BI报表或者数据的报告,我们很难看到数据以孤立的点单独地出现，通常数据是以序列、分组等形式存在,理由其实很简单,我们没法从单一的数据中发现什么，用于分析的数据必须包含上下文（Context)。数据的上下文就像为每个指标设定了一个或者一些参考系，通过这些参照和比较的过程来分析数据的优劣,就像中学物理上的例子，如果我们不以地面作为参照物,我们无法区分火车是静止的还是行进的，朝北开还是朝南开。 在实际看数据中,我们可能已经在不经意间使用数据的上下文了,趋势分析、比例分析、细分与分布等都是我们在为数据设置合适的参照环境。所以这边通过一个专题——数据的上下文，来总结和整理我们在日常的数据分析中可以使用的数据参考系,前面几篇主要是基于内部基准线(Intｅrｎal Benｃhmark)的制定的，后面会涉及外部基准线(External Benchmaｒk）的制定。今天这篇是第一篇,主要介绍基于时间序列的趋势分析，重提下同比和环比，之前在网站新老用户分析这篇文章，已经使用同比和环比举过简单应用的例子。 同比和环比的定义 定义这个东西在这里还是再唠叨几句,因为不了解定义就无法应用，熟悉的朋友可以跳过。 同比:为了消除数据周期性波动的影响,将本周期内的数据与之前周期中相同时间点的数据进行比较。早期的应用是销售业等受季节等影响较严重，为了消除趋势分析中季节性的影响,引入了同比的概念，所以较多地就是当年的季度数据或者月数据与上一年度同期的比较，计算同比增长率。 环比：反应的是数据连续变化的趋势，将本期的数据与上一周期的数据进行对比。最常见的是这个月的数据与上个月数据的比较，计算环比增长率,因为数据都是与之前最近一个周期的数据比较，所以是用于观察数据持续变化的情况。 买二送一,再赠送一个概念——定基比（其实是百度百科里附带的)：将所有的数据都与某个基准线的数据进行对比。通常这个基准线是公司或者产品发展的一个里程碑或者重要数据点,将之后的数据与这个基准线进行比较,从而反映公司在跨越这个重要的是基点后的发展状况。 同比和环比的应用环境

时间序列分解结果

在随机时间序列分析中，为简便起见，我们假定时间序列主要由趋势项（T）、季节项 （S）和随机项（R）构成。 # 读入数据，画曲线图 > sales <- read.csv(file = "sales.csv",header = TRUE) > head(sales) > plot(sales$t,sales$Y,type = "l") 观察这幅图形，可以看出有明显的长期趋势和季节变动。 利用分解法，假设这48个数据可表示为：，Yt代表实际销售额

度。 长期趋势的分解 用时间回归法，在同一图中画出趋势项目、季节项和随机项的数据图，如下： decompose()函数主要用来做季节指数分解，figure项即指季节指数。同时也返回原始数据，以及MA算法的结果；trend趋势项使用光滑移动平均法求得，它包含了长期趋势T 和周期变动因素C，之前用回归法求得长期趋势T，利用此函数的返回值Trend即可求得周期变动因素C；Random即为不规则变动。 此函数的基本结构： Additive: xt = Trend + Seasonal + Random Multiplicative: xt = Trend * Seasonal * Random > sales1 <- ts(sales[,2],start = 1,frequency = 4) # 季节变动趋势分解 > m <- decompose(sales1,type = "multiplicative") > plot(m) > m$x Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2003 3017.60 3043.54 2094.35 2809.84 2004 3274.80 3163.28 2114.31 3024.57 2005 3327.48 3493.48 2439.93 3490.79 2006 3685.08 3661.23 2378.43 3459.55 2007 3849.63 3701.18 2642.38 3585.52 2008 4078.66 3907.06 2828.46 4089.50 2009 4339.61 4148.60 2916.45 4084.64 2010 4242.42 3997.58 2881.01 4036.23 2011 4360.33 4360.53 3172.18 4223.76 2012 4690.48 4694.48 3342.35 4577.63 2013 4965.46 5026.05 3470.14 4525.94 2014 5258.71 5189.58 3596.76 3881.60

太阳黑子数时间序列分析资料报告大数据

Re:【求助】请问谁有太阳黑子数据 只有1700-1987年的 年份黑子数： 1700 5.0 1701 11.0 1702 16.0 1703 23.0 1704 36.0 1705 58.0 1706 29.0 1707 20.0 1708 10.0 1709 8.0 1710 3.0 1711 0.0 1712 0.0 1713 2.0 1714 11.0 1715 27.0 1716 47.0 1717 63.0 1718 60.0 1719 39.0 1720 28.0 1721 26.0 1722 22.0 1723 11.0 1724 21.0 1725 40.0 1726 78.0 1727 122.0 1728 103.0 1729 73.0 1730 47.0 1731 35.0

1733 5.0 1734 16.0 1735 34.0 1736 70.0 1737 81.0 1738 111.0 1739 101.0 1740 73.0 1741 40.0 1742 20.0 1743 16.0 1744 5.0 1745 11.0 1746 22.0 1747 40.0 1748 60.0 1749 80.9 1750 83.4 1751 47.7 1752 47.8 1753 30.7 1754 12.2 1755 9.6 1756 10.2 1757 32.4 1758 47.6 1759 54.0 1760 62.9 1761 85.9 1762 61.2 1763 45.1 1764 36.4 1765 20.9 1766 11.4 1767 37.8

中国雪深长时间序列数据集介绍

中国 雪深长时间序列数据集介绍
（1978 – 2005）
中国西部环境与生态科学数据中心 https://www.wendangku.net/doc/9510567189.html, 2006.8

中国西部环境与生态科学数据中心——中国雪深长时间序列数据集介绍
目 录 目 录
1、 数据集名称 .................................................................. 2 2、 概况 ........................................................................ 2 3、 数据集介绍及使用说明 ........................................................ 2 3.1. 数据集制作者 ............................................................... 2 3.2. 项目支持 ................................................................... 3 3.3. 制备背景 ................................................................... 3 3.4. 资料准备 ................................................................... 3 3.5. 制备过程 ................................................................... 4 3.6. 数据集属性 ................................................................. 6 3.7. 数据读取 ................................................................... 6 3.8. 数据应用 ................................................................... 7 3.9. 数据限制 ................................................................... 9 3.10. 数据引用 .................................................................. 9 参考文献 ........................................................................ 9 中国西部环境与生态数据中心 ..................................................... 11
图表目录 图表目录
图 1 基于被动微波遥感 SSM/I 数据的积雪分类树..................................... 6 图 2 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国积雪储量年际波动 ................. 7 图 3 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国平均积雪深度图 ................... 8 图 4 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来我国积雪日数图 ....................... 8 图 5 利用 SMMR 和 SSM/I 数据获取的近 28 年来中国逐月最大积雪深度图 ............... 8 表 1 被动微波传感器 SMMR 和 SSM/I 的主要特征 ...................................... 4
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大大数据建模和算法特征

零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据应用案例分析报告

在如今这个大数据地时代里，人人都希望能够借助大数据地力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户地消费需求，实现更为精准地营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者地意图，实现主动、超前地安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽地挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起地难度. 大数据应用最为典型地案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据地分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服地优惠券，而少女地家人在此前对少女怀孕地事情一无所知.大数据地威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足地开始搜集整理自己用户地各类数据资料.但与之相比极度落后地数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要地数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好地，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”地欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击地方法了. 扰动安全地大数据 年在“未来全球安全行业地展望报告”中指出，预计到年信息安全市场规模将达到亿美元.与此同时，安全威胁地不断变化、交付模式地多样性、复杂性以及数据量地剧增，针对信息安全地传统以控制为中心地方法将站不住脚.预计到年，地企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础地快速检测和响应地产品上.b5E2R。 瀚思()联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式.“你不能保护你所不知道地”已经成为安全圈地一句名言，即使部署再多地安全防御设备仍然会产生“不为人知”地信息，在各种不同设备产生地海量日志中发现安全事件地蛛丝马迹非常困难.而大数据技术能将不同设备产生地海量日志进行集中存储，通过数据格式地统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单.同时通过丰富地可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见.p1Ean。 爱加密高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生地安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题地分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本地存在.所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原本单一攻防分析转为基于大数据地预防和安全策略.大数据地意义在于提供了一种新

计量经济学--时间序列数据分析

时间序列数据的计量分析方法 1.时间序列平稳性问题及处理方案 1.1序列平稳性的定义 从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h 个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。 平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果 可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。 1.3平稳性检验方法：ADF 检验 1.3.1ADF 检验的假设： 辅助回归方程：11t t i t i t i Y Y t Y ραργβμ--==+++?+∑（是否有截距和时间趋势项 在做检验时要做选择） 原假设：H 0：p=0,存在单位根 备择假设：H 1：P<0，不存在单位根 结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P 值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。 1.3.2实例 对1978年2008年的中国GDP 数据进行ADF 检验，结果如表一。 表一 ADF 检验结果 Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.* 3.063621 1 Test critical values: 1% level -3.699871 5% level -2.976263 10% level -2.62742 从结果可以看出，ADF 的t 统计量值大于10%显著性水平上的临界值，P 值为１，接受原假设，说明所检测的GDP 数据是不平稳序列。 1.4不平稳序列的处理方法 1.4.1方法 如果所要分析的数据是不平稳序列，可以对序列进行差分使其变成平稳序列，但是这样做的后果是使新得出的数据丧失了许多原序列的特征，我们能从数据中得到的信息会变少，通常差分的次数不能超过两次。 经验表明，存量数据是二阶单整，做二次差分可以使其平稳，流量数据是一阶单整，做一次差分可以使其平稳，增量数据通常就是平稳序列。 1.4.2实例