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本帖最后由 wanghaidong918 于
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请教高人指点，用主成分分析做时间序列分析是否合适，我见有些论文用这样的方法写，但看到有些
人说主成分分析不适合做时间序列的数据分析，不知道对不对。如果不适合，那用什么方法比较好，
先谢谢大侠了！
载入中......
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单纯时间序列分析所建模型应该仅与时间有关。
发现事实，尊重事实。
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论坛法律顾问：王进律师灰主成分分析及其在多指标时间序列综合评价中的研究--《东北师范大学》2008年硕士论文
灰主成分分析及其在多指标时间序列综合评价中的研究
【摘要】：
在经济、金融、控制和决策等许多领域,经常要对大量统计数据进行实时处理,但近年来,伴随大量多指标时间序列数据的出现,对统计方法的准确性、可靠性又提出了更高的要求。常用处理多指标数据的方法是主成分分析法。但是,该方法不能反映具有时间序列数据的变化特征与趋势,无法提供正确的决策支持。而灰色系统理论的研究主要是基于时间序列累加,强调新息优化,研究现实规律。
本文在主成分分析法的基础上,结合灰色理论累加的思想,提出新的方法,灰主成分分析方法,用于解决多指标时间序列的综合评价问题,弥补主成分分析方法的不足,并且得到很好的效果。本文主要研究内容和取得的成果如下:
1.深入研究综合评价方法、主成分分析方法现状,对当前的方法进行了概括和总结,在做大量实验的基础上,发现其缺点。
2.根据其缺点,查找书籍与相关文献资料发现灰色系统理论适合于解决时间序列的问题,因此,在深入研究灰色系统理论的基础上,根据灰度和累加的思想重新定义了主成分分析方法中的基本统计特征:均值、方差、协方差以及相关系数。
3.给出灰主成分分析方法的基本思想、步骤、算法流程以及仿真实例,仿真实例中采用不同的方法进行对比分析,以证明本文提出方法的有效性,分析结果更加合理、准确。该方法具有以下优点:一方面减少了指标个数,简化了分析问题的难度;另一方面可以及时、准确地反映基于时间序列数据的变化特征与趋势,能够根据动态数据揭示系统动态结构和规律,尽可能多的从中提取出需要的准确信息,以便对系统的未来提供决策支持。
4.以本文提出的算法为基础,利用Microsoft Visual C++.Net开发工具设计并实现了一个基于Windows操作系统的灰主成分分析的计算平台。
5.采用两个不同的实例作为测试数据对算法进行测试,使用不同的方法进行对比分析,结果表明本文的方法在处理多指标时间序列数据方面是有效的,分析结果能够为决策者提供有价值的、正确的决策依据。该方法对统计学在多指标时间序列的问题研究中起到了推动作用。
【关键词】：
【学位授予单位】：东北师范大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：F224【目录】：
Abstract5-9
第一章 引言9-14
1.1 研究背景及意义9-11
1.1.1 研究背景9-10
1.1.2 研究意义10-11
1.2 国内外研究现状11-12
1.3 现有综合评价方法12-13
1.4 本文研究内容13
1.5 本文的结构框架13-14
第二章 主成分分析法概述14-18
2.1 主成分分析法基本思想14
2.2 常用的数字特征14-17
2.3 主成分分析法的优缺点17
2.4 小结17-18
第三章 灰主成分分析方法18-30
3.1 灰色系统理论简介18-19
3.2 时间序列概述19
3.3 灰主成分分析数字特征19-22
3.3.1 灰序列20
3.3.2 灰数学期望20
3.3.3 灰方差20-21
3.3.4 灰协方差21
3.3.5 灰相关系数21-22
3.4 灰主成分分析基本思想22
3.5 灰主成分分析数学模型22-24
3.6 灰主成分分析的步骤24-25
3.7 仿真对比试验25-29
3.8 小结29-30
第四章 灰主成分分析系统的分析与设计30-36
4.1 系统开发环境介绍30
4.2 系统分析30-33
4.2.1 对象层31
4.2.2 结构层31-32
4.2.3 主题层32-33
4.3 系统设计33-35
4.3.1 问题空间设计33
4.3.2 数据管理设计33-34
4.3.3 任务管理设计34-35
4.3.4 人机交互设计35
4.4 小结35-36
第五章 应用研究36-47
5.1 实例应用一36-41
5.1.1 采用主成分分析法37-38
5.1.2 采用灰主成分分析法38-39
5.1.3 两种方法对比结果分析39-41
5.2 实例应用二41-46
5.2.1 采用主成分分析法42-43
5.2.2 采用灰主成分分析法43
5.2.3 两种方法对比结果分析43-46
5.3 小结46-47
第六章 结论与展望47-49
6.1 结论47
6.2 展望47-49
参考文献49-51
在学期间公开发表论文及著作情况52
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基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法
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官方公共微信多变量时间序列的主成分分析及估计--《南京邮电学院学报》1996年04期
多变量时间序列的主成分分析及估计
【摘要】：研究了多变量时序分析中的主成分分析方法，由此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量，然后将低维主成分变量作为新的时序变量进行建模。在此基础上研究了多变量时间序列主成分估计的偏差及其与最小二乘估计的关系
【作者单位】：
【关键词】：
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多变量时间序列的主成分分析及估计曾鹏王绍棣（南京邮电学院计算机工程系，南京，２１０００３）摘要研究了多变量时序分析中的主成分分析方法，由此对高维多变量时间序列进行了降维处理。本方法是将原来的时序变量变换为低维的主成分变量，然后将低维主成分变量作为新的时
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