网站建设致谢,公司做公司网站,洒长春菩网站建设,怎么给wordpress切图时间序列是由随时间变化的值构成#xff0c;如产品销量、气温数据等等。通过对时间序列展开分析#xff0c;能够回答如下问题#xff1a;
#xff08;1#xff09;被研究对象的活动特征是否有周期性#xff08;也称季节性#xff09;#xff08;2#xff09;被研究对…时间序列是由随时间变化的值构成如产品销量、气温数据等等。通过对时间序列展开分析能够回答如下问题
1被研究对象的活动特征是否有周期性也称季节性2被研究对象的活动特征是否有趋势性上升或下降
时间序列分析有多种方法常用方法为STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)算法。该方法是一种把时间序列分解为趋势项(trend component)、季节项(seasonal component)和残差项(remainder/residual component/random)的过滤过程。如下图
STL算法在1990年由密歇根大学的R. B. Cleveland教授以及ATT Bell实验室的W. S. Cleveland等人研发。其特点是
稳健的估计趋势项和季节项而不会被数据中的异常行为扭曲可以指定季节项的周期为采样时间间隔任意大于一的整数倍可以分解有缺失值的时间序列 以下用纽约1946年1月到1959年12月的每月新生儿数作为时间序列分析人口增长的规律。代码如下
#读入时间序列数据
import pandas as pd
Xpd.read_csv(https://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat,headerNone,names[birth])
#绘制折线图
X.plot() #进行时间序列分析
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
res sm.tsa.seasonal_decompose(X,period12)
res.plot()
plt.xlabel(Month)
plt.show()
结果如下 可以看人口出生在第38个月左右后出生有明显上升趋势而且从每年3月-6期间出生人口开始进入高峰期从8月份左右开始出生人口急速下降。
