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时间序列数据至少几年
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推荐答案 2023-11-12
30年。根据查询经管之家网显示,时间越久对数据分析的越精准,时间序列分析最好是30年。时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
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时间序列数据10年
可以吗
答:
不够,
时间序列分析最好20年以上,一般是30年
,时间越久对数据分析的越精准。 _奔湫蛄惺荩_ime series data)是在不同时间上收集到的数据,用于所描述现象随时间变化_那榭觥U饫嗍莘从沉四骋皇挛铩⑾窒蟮人媸奔涞谋浠刺虺潭取?
建
时间序列
模型可以用
6年
的时间吗
答:
可以。
建时间序列模型可以用15年
,要看数据的频率。数据越长你的估计越准确,但发生structuralbreaks的机会也越大。
...现在有8个解释变量,
时间序列数据
取20年不知道够不够?
答:
20年
,已经不小了。可以。有缺失值,最好用替代法,如前后两期的均值。因为,如果时间足够长,有一两个缺失值是不影响的。但20年,还不算足够长。希望对你有帮助,统计人刘得意
面板
数据
的
时间
必须是年吗
答:
不是。可以使用的是半年度的数据,首先你需要将你的数据中时间变量设置为半年格式的时间变量。
时间序列数据
或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据;截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。
时间序列
入门
答:
时间序列
(英语:time series)是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散
时间数据
进行分析处理 时间序列中的每个观察值大小,是影响变化的各种不同因素在同一时刻发生作用的综合结果。从这些影响...
eviews可以预测五年的
数据
吗
答:
eviews可以预测五年的数据。Eviews是EconometricsViews的缩写,通常称为计量经济学软件包。是专门为大型机构开发的、用以处理
时间序列数据
的时间序列软件包的新版本,可以预测十年以内数据。
时间
顺序预测法需要
多少年
的
数据
答:
时间序列
是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析就是利用这组数列,应用数理统计方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去
数据
,就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此...
统计学 为什么观察季节变动必须是年内
数据
,同时数据必须是两年以上的数...
答:
首先,必须是年内
数据
是因为如果不是年内数据出现的循环波动就是周期波动,不是季节变动了。其次,季节变动是
时间序列
里面的名词,因此一般都得是多年数据。且,如果只有一年的数据出现了,貌似和季节相关的波动,但你无法证明是季节变化引起的,也有可能是其他因素,只有两年以上重复出现这种现象才能确定是和...
历史
数据
只有十年可以做神经网络吗
答:
有十年完整的已经很多了,如果是
时间序列
的话先那时间因子分解法看一下序列的周期(seasonality),周期性小于10年就可以训练(周期越短模型效果会越好)。如果跟时间无关的话那应该绰绰有余了。
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