统计学入门：时间序列分析基础知识详解

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来源 ： Deephub Imba 本文 约5000字 ，建议阅读 8 分钟 本文介绍了一种新颖的多模态推荐模型DiffMM。 时间序列分析中包含了许多复杂的数学公式，它们往往难以留存于记忆之中。为了更好地掌握这些内容，本文将整理并总结时间序列分析中的一些核心概念，如自协方差、自相关和平稳性等，并通过Python实现和图形化展示这些概念，使其更加直观易懂。希望通过这篇文章帮助大家更清楚地理解时间序列分析的基础框架和关键点。 1、什么是时间序列?-自协方差、自相关和平稳性 时间序列与时间有关，随着时间的推移观察到的数据称为时间序列数据:例如，心率监测，每日最高温度等。虽然这些例子是有规律的间隔观察到的，但也有不规则间隔观察到的时间序列数据，如盘中股票交易、临床试验等。我们将使用定期观察跨度的时间序列数据，并且只有一个 ………………………………