第 12 章   时间序列分析

Abstract

有些数据一旦按时间排好，味道就变了。今天的奶茶销量会受昨天、上周同一天、天气和假期影响；明天的需求也不会凭空从零开始。这类“带着顺序”的数据，就是时间序列。

本章从一张折线图出发，依次学习时间序列的趋势、季节、残差、平稳性、差分、ARIMA 建模和预测评估。目标不是背模型名字，而是学会先尊重时间顺序，再做可靠预测。

本章内容

• 12.1   时间序列基本概念
• 12.2   趋势、季节与残差分解
• 12.3   平稳性与差分
• 12.4   自回归积分滑动平均模型
• 12.5   预测与评估
• 12.6   小结