簡介
在商業(yè)應用中，時間是最重要的因素，能夠提升成功率。然而絕大多數(shù)公司很難跟上時間的腳步。但是隨著技術的發(fā)展，出現(xiàn)了很多有效的方法，能夠讓我們預測未來。不要擔心，本文并不會討論時間機器，討論的都是很實用的東西。
本文將要討論關于預測的方法。有一種預測是跟時間相關的，而這種處理與時間相關數(shù)據(jù)的方法叫做時間序列模型。這個模型能夠在與時間相關的數(shù)據(jù)中，尋到一些隱藏的信息來輔助決策。
當我們處理時序序列數(shù)據(jù)的時候，時間序列模型是非常有用的模型。大多數(shù)公司都是基于時間序列數(shù)據(jù)來分析第二年的銷售量，網(wǎng)站流量，競爭地位和更多的東西。然而很多人并不了解的時間序列分析這個領域。
所以，如果你不了解時間序列模型。這篇文章將會想你介紹時間序列模型的處理步驟以及它的相關技術。
本文包含的內(nèi)容如下所示：
目錄
* 1、時間序列模型介紹
* 2、使用R語言來探索時間序列數(shù)據(jù)
* 3、介紹ARMA時間序列模型
* 4、ARIMA時間序列模型的框架與應用
讓我們開始吧
1、時間序列模型介紹
Let’s begin。本節(jié)包括平穩(wěn)序列，隨機游走,Rho系數(shù),Dickey Fuller檢驗平穩(wěn)性。如果這些知識你都不知道，不用擔心-接下來這些概念本節(jié)都會進行詳細的介紹，我敢打賭你很喜歡我的介紹的。
平穩(wěn)序列
判斷一個序列是不是平穩(wěn)序列有三個評判標準：
1. 均值 ，是與時間t 無關的常數(shù)。下圖（左）滿足平穩(wěn)序列的條件，下圖（右）很明顯具有時間依賴。
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