航空旅客预测：运用时间序列分析进行航空旅客预测
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简介：
本研究采用时间序列分析方法，旨在准确预测航空旅客数量变化趋势，为航空公司提供科学决策依据。通过历史数据建模，优化航班调度与资源分配。
时间序列分析是一种统计技术，用于处理时间序列数据或趋势分析。时间序列数据显示了变量在一系列特定时间段内的值的变化情况。
根据数据的不同形式可以将其分为以下三种类型：
1. 时间序列数据：关于某个变量在其不同时间点上的观察值。
2. 横截面数据：在同一时刻收集的一个或多个变量的数据。
3. 汇总数据：结合了时间序列和横截面两种类型的资料。
在进行分析时，需要了解一些关键术语和概念：
- 依存关系（相依性）指的是两个观察值之间，在相同的时间点上存在关联的特性。这种相关性可以存在于不同时间段的数据中。
- 平稳性：指时间序列数据在一个较长的时间段内保持平均数恒定的状态，如果一个时间序列中的过去影响会积累，并导致数值趋于无穷大，则认为该序列不具备平稳性质。
在实际应用过程中，为了使非平稳的序列变得适合进行分析，通常需要对其进行差分处理来消除趋势和控制自相关性。然而值得注意的是，并不是所有的时间序列都需要经过差异化的步骤；过度使用此方法可能会产生不准确的结果或误导性的结论。
此外，在时间序列模型的选择方面，可以考虑不同的规格选项（例如ARIMA、ARCH/GARCH以及VAR等），以测试因变量之间的线性关系或者非线性关联。
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