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X13时间序列季节调整程序及操作手册 - 适用于Census X13用户

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简介：
本手册详细介绍了X13时间序列季节调整程序的操作方法和应用技巧，专为Census X13用户提供权威指导。 X13时间序列季节调整程序及操作手册涵盖了时间序列数据的季节性调整方法，并介绍了使用census X13进行相关分析的技术细节。

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  • X13时间序列季节调整程序及操作手册 - 适用于Census X13用户
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    本手册详细介绍了X13时间序列季节调整程序的操作方法和应用技巧，专为Census X13用户提供权威指导。 X13时间序列季节调整程序及操作手册涵盖了时间序列数据的季节性调整方法，并介绍了使用census X13进行相关分析的技术细节。
     
  • R语言时间序列季节调整预测Seasonal操作手册
    优质
    本手册详细介绍了使用R语言进行时间序列数据的季节性调整与预测的方法，涵盖Seasonal包的操作指南及实例分析。 R语言时间序列季节调整预测seasonal操作手册提供了关于如何使用R语言进行时间序列数据分析的具体指导，包括对数据的季节性调整以及基于这些调整后的数据进行未来趋势预测的方法。这份手册详细介绍了“seasonal”包的功能及其在实践中的应用技巧，帮助用户更好地理解和利用这一工具来分析和处理具有明显季节变化的时间序列数据。
     
  • X13AS.EXE的时间序列季节性调整
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    X13AS.EXE的时间序列季节性调整介绍了如何使用X13-ARIMA-SEATS程序（简称X13AS.EXE）进行经济数据时间序列分析，尤其是去除周期性和趋势因素后的季节性影响，以提供更准确的数据解读。 在使用Python进行时间序列分析并执行X13季节调整时，必须使用x13as.exe文件。
     
  • 利用Excel计算时间序列的季节指数
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    本教程详细介绍如何使用Excel工具进行时间序列分析，特别聚焦于季节指数的计算方法和步骤，帮助用户掌握预测模型中关键的数据处理技巧。 使用Excel求解时间序列中的季节指数的方法包括计算每个时期的数据与同期移动平均值的比率，然后将这些比率按季度或月份分组并取平均值得到季节指数。这有助于识别数据随时间变化的趋势，并消除这种趋势以便分析周期性波动的影响。
     
  • 时间序列季节调整及PBC版X-12-ARIMA方法（软件）简介
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    本简介介绍时间序列分析中的季节调整技术及其应用，重点阐述了中国人民银行定制开发的PBC版X-12-ARIMA软件的功能与特点。 这个文档对于初次接触时间序列分析的人来说非常有用，建议先了解一下！
     
  • 时间序列预测中SPSS的季节分解法应用
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    本文探讨了在时间序列预测中利用SPSS软件进行季节性分解的方法及其应用，旨在帮助分析者更好地理解数据中的趋势和周期模式。 季节分解的一般步骤如下： 第一步是确定用于分析的季节分解模型。 第二步计算每个周期点（例如每季度或每月）上的季节指数（对于乘法模型）或者季节变差（对于加法模型）。 第三步，通过用时间序列中的每一个观测值除以相应的季节指数（或者是减去对应的季节变差），来消除这些数据的季节性影响。 第四步是对已经消除了季节性因素的时间序列进行趋势分析。 第五步中，在剔除掉趋势项之后计算周期变动的因素。 第六步是进一步去除周期变动的影响，得到不规则变化部分。最后一步则是用预测值乘以相应的季节指数（或加上对应的季节变差），同时考虑周期性的波动影响，从而得出最终的带有预期季节性影响的预测结果。
     
  • 第02章 经济时间序列的季节调整、分解与平滑方法(eviews.pptx)
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    本章节探讨经济时间序列分析中的关键技巧，包括季节性调整、趋势分解和平滑技术，并通过EViews软件进行实例演示。 第02章 经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法 本章节将探讨经济时间序列分析中的关键步骤，包括如何进行季节性调整以消除数据中的周期性波动，以及如何通过分解技术来识别趋势、季节性和随机成分。此外，还将介绍几种常用的平滑方法，用于简化复杂的时间序列数据并提取其主要特征。
     
  • 利用Python构建季节性ARIMA模型进行时间序列预测
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    本项目运用Python编程语言和统计学习方法，专注于季节性ARIMA模型的开发与应用，旨在实现对具有明显周期特征的时间序列数据的有效预测。通过深入分析历史数据趋势及模式识别，该研究提供了一种强有力的工具来解决经济、气象等多个领域内的时间序列预测问题。 为了使时间序列数据稳定化进行测试的方法包括：Deflation by CPI Logarithmic（取对数）、First Difference（一阶差分）和Seasonal Difference（季节差分）。面对不稳定的序列，可以尝试这三种方法。首先使用一阶差分来消除增长趋势，并检查稳定性： 观察图形后发现似乎变得稳定了，但p-value仍没有小于0.05。 接下来再试试12阶差分（即季节性差分），看看是否能达到更佳的稳定性效果： 从图上来看，与一阶差分相比，进行12阶差分后的序列显得不太稳定。因此可以考虑结合使用一阶和季节性调整方法来进一步优化数据平稳化的效果。
     
  • ThinkPad X13 Yoga Gen1 设置指南
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    《ThinkPad X13 Yoga Gen1 设置指南》旨在为新用户提供详尽的操作指导和优化建议，帮助快速掌握设备的各项功能与设置技巧。 该设备的功能与规格如下： 宽度：310.4毫米（12.2英寸） 深度：219毫米（8.62英寸） 厚度：15.95毫米（0.63英寸） 散热上限根据型号不同分别为： - 45瓦特（约等于154 Btu/小时） - 65瓦特（约等于222 Btu/小时） 电源配置如下： 使用正弦波输入的交流电整流器，支持频率范围为50至60赫兹。 输入电压：100V 至 240V AC 工作频率：50 Hz 至 60 Hz
     
  • 基于MATLAB的SARIMA模型在季节性时间序列预测中的应用（含完整源码及数据）
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    本研究利用MATLAB平台构建了SARIMA模型，针对具有明显季节性的历史数据进行深入分析和未来趋势预测。文章提供了详细的源代码与原始数据集，便于读者复现实验结果并进一步优化模型参数。适合于对时间序列预测感兴趣的科研人员及学生参考使用。 MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测（完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列数据，在MATLAB 2018b及以上版本中运行。通过使用基于SARIMA的时间序列预测方法，可以得到预测时间点对应的预测结果。