計量地理學時間序列趨勢預測法

① 時間序列預測法，如何來做預測

先去看看最小二乘法吧http://ke..com/view/139822.htm?wtp=tt，然後計算線性趨勢模型Y=a+bt ,把最小二乘法計版算出的a,b參數權代入進去就可以算出Y了，t取值1-12

② 時間序列預測法的分類

時間序列預測法可用於短期、中期和長期預測。根據對資料分析方法的不同，又可分為：簡單序時平均數法、加權序時平均數法、移動平均法、加權移動平均法、趨勢預測法、指數平滑法、季節性趨勢預測法、市場壽命周期預測法等。
簡單序時平均數法也稱算術平均法。即把若干歷史時期的統計數值作為觀察值，求出算術平均數作為下期預測值。這種方法基於下列假設：「過去這樣，今後也將這樣」，把近期和遠期數據等同化和平均化，因此只能適用於事物變化不大的趨勢預測。如果事物呈現某種上升或下降的趨勢，就不宜採用此法。
加權序時平均數法就是把各個時期的歷史數據按近期和遠期影響程度進行加權，求出平均值，作為下期預測值。
簡單移動平均法就是相繼移動計算若干時期的算術平均數作為下期預測值。
加權移動平均法即將簡單移動平均數進行加權計算。在確定權數時，近期觀察值的權數應該大些，遠期觀察值的權數應該小些。
上述幾種方法雖然簡便，能迅速求出預測值，但由於沒有考慮整個社會經濟發展的新動向和其他因素的影響，所以准確性較差。應根據新的情況，對預測結果作必要的修正。
指數平滑法即根據歷史資料的上期實際數和預測值，用指數加權的辦法進行預測。此法實質是由內加權移動平均法演變而來的一種方法，優點是只要有上期實際數和上期預測值，就可計算下期的預測值，這樣可以節省很多數據和處理數據的時間，減少數據的存儲量，方法簡便。是國外廣泛使用的一種短期預測方法。
季節趨勢預測法根據經濟事物每年重復出現的周期性季節變動指數，預測其季節性變動趨勢。推算季節性指數可採用不同的方法，常用的方法有季(月)別平均法和移動平均法兩種：a．季(月)別平均法。就是把各年度的數值分季(或月)加以平均，除以各年季(或月)的總平均數，得出各季(月)指數。這種方法可以用來分析生產、銷售、原材料儲備、預計資金周轉需要量等方面的經濟事物的季節性變動；b．移動平均法。即應用移動平均數計算比例求典型季節指數。
市場壽命周期預測法 就是對產品市場壽命周期的分析研究。例如對處於成長期的產品預測其銷售量，最常用的一種方法就是根據統計資料，按時間序列畫成曲線圖，再將曲線外延，即得到未來銷售發展趨勢。最簡單的外延方法是直線外延法，適用於對耐用消費品的預測。這種方法簡單、直觀、易於掌握。

③ 圖表趨勢預測法和時間序列預測法的區別

我不知道啊我並不知道啊我一直不知道啊
哈哈哈🐶🐶🐶🐶🐶

④ 下列各項中，屬於時間序列預測方法的是( )。

B,D,E
答案解析自：[解析]
時間序列預測就是通過對預測目標本身時間序列的處理，研究預測目標的變化趨勢。時間序列預測方法包括：簡單移動平均法、指數平滑法、趨勢外推法等。AC兩項屬於定量方法中的因果分析方法。

⑤ 時間序列的「單步預測」與「多步預測」是什麼意思

1、單步預測即時點序列，其意思是序列中的指標數值不具可加性，序列中每個指標數值的大小與其間隔時間的長短沒有直接聯系，序列中每個指標數值通常是通過定期的一次登記取得的。

2、多步預測即時期序列，由時期總量指標排列而成的時間序列 ，指序列中的指標數值具有可加性。序列中每個指標數值的大小與其所反映的時期長短有直接聯系。序列中每個指標數值通常是通過連續不斷登記匯總取得的。

時間序列是按照時間排序的一組隨機變數，它通常是在相等間隔的時間段內依照給定的采樣率對某種潛在過程進行觀測的結果。

時間序列數據本質上反映的是某個或者某些隨機變數隨時間不斷變化的趨勢，而時間序列預測方法的核心就是從數據中挖掘出這種規律，並利用其對將來的數據做出估計。

(5)計量地理學時間序列趨勢預測法擴展閱讀：

時間序列特徵

時間序列分析法是根據過去的變化趨勢預測未來的發展,它的前提是假定事物的過去延續到未來。時間序列分析，正是根據客觀事物發展的連續規律性,運用過去的歷史數據，通過統計分析,進一步推測未來的發展趨勢。

事物的過去會延續到未來這個假設前提包含兩層含義；一是不會發生突然的跳躍變化,是以相對小的步伐前進；二是過去和當前的現象可能表明當前和將來活動的發展變化趨向。

這就決定了在一般情況下,時間序列分析法對於短、近期預測比較顯著,但如延伸到更遠的將來,就會出現很大的局限性,導致預測值偏離實際較大而使決策失誤。

⑥ 時間序列預測方法

所謂回歸分析法，是抄在掌握襲大量觀察數據的基礎上，利用烽理統計方法建立因變數與自變數之間的回歸關系函數表達式（稱回歸方程式）。
時間序列法, 利用按時間順序排列的數據預測未來的方法，是一種常用的。事物的發展變化趨勢會延續到未來，反映在隨機過程理論中就是時間序列的平穩性或准平穩性。
投入產出法，作為一種科學的方法來說，是研究經濟體系（國民經濟、地區經濟、部門經濟、公司或企業經濟單位）中各個部分之間投入與產出的相互依存關系的數量分析方法。
數學歸納法是一種數學證明方法，典型地用於確定一個表達式在所有自然數范圍內是成立的或者用於確定一個其他的形式在一個無窮序列是成立的。有一種用於數理邏輯和計算機科學廣義的形式的觀點指出能被求出值的表達式是等價表達式；這就是著名的結構歸納法。

⑦ 時間序列預測法的步驟有哪些

時間序列預測法的有以下幾個步驟。

第一步，收集歷史資料，加以整理，編成時間序列，並根據時間序列繪成統計圖。時間序列分析通常是把各種可能發生作用的因素進行分類，傳統的分類方法是按各種因素的特點或影響效果進行分類：

①長期趨勢；

②季節變動；

③循環變動；

④不規則變動。

第二步，分析時間序列。

時間序列中的每一時期的數值都是由許許多多不同的因素同時發生作用後的綜合結果。

第三步，求時間序列的長期趨勢(T)、季節變動(S)和不規則變動(I)的值，並選定近似的數學模式來代表它們。對於數學模式中的諸未知參數，使用合適的技術方法求出其值。

第四步，利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後，就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值S，在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y。

加法模式：T+S+I=Y乘法模式：T乘以S乘以I=Y

如果不規則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經濟現象本身沒有季節變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現象未來的發展趨勢，即使很准確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用本質上也只是一個平均數的作用，實際值將圍繞著它上下波動。

⑧ 時間序列預測法的步驟

利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型後，就可版以利用它來預權測未來的長期趨勢值T和季節變動值s，在可能的情況下預測不規則變動值I。然後用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y：
加法模式T+S+I=Y
乘法模式T×S×I=Y
如果不規則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經濟現象本身沒有季節變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現象未來的發展趨勢，即使很准確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質上也只是一個平均數的作用，實際值將圍繞著它上下波動。

⑨ 求高手幫忙，時間序列分析預測法一般用於那些方面，有什麼優缺點

時間序列是指同一變數按事件發生的先後順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構內成時間序列的容要素有兩個：其一是時間，其二是與時間相對應的變數水平。實際數據的時間序列能夠展示研究對象在一定時期內的發展變化趨勢與規律，因而可以從時間序列中找出變數變化的特徵、趨勢以及發展規律，從而對變數的未來變化進行有效地預測。
時間序列的變動形態一般分為四種：長期趨勢變動，季節變動，循環變動，不規則變動。

時間序列預測法的應用：
系統描述
根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。
系統分析
當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。
預測未來
一般用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間序列未來值。
決策和控制
根據時間序列模型可調整輸入變數使系統發展過程保持在目標值上，即預測到過程要偏離目標時便可進行必要的控制。

時間序列預測法的基本特點是：
假定事物的過去趨勢會延伸到未來；
預測所依據的數據具有不規則性；
撇開了市場發展之間的因果關系。

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