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北京气候变化的分析：我们根据北京市近十二年每年的气温、降水量、气压，来分析气候变化和发展趋势，主要采用时间序列分析法得到每项指标十二年的平均值，并与每年的数据和标准值进行总体对比，从而可以得出北京气候的变化趋势，并验证北京是否会...
北京市气候变化与大气污染的研究论文大学论文.docx,北京市气候变化与大气污染的研究摘要本文是通过处理大批的数据对北京市气候的变化和大气的污染做出评价并对其进行预测分析既比较合理的解决了问题又为以后的北京市气候的变化和大气污染的治理提供一个参考关键字气候变化大气污染时间...
第三个例子是1949年至1998年北京市每年最高气温序列（数据来自北京市统计局），其数据如图6所示，序列图如图7所示。从图7中可以看出，北京市每年的最高气温始终围绕在37度附近随机波动，没有明显趋势或周期，基本可以视为平稳序列，但我们还需要利用自相关图进一步验证。
【论文资料】时间序列分析R语言程序,时间序列分析论文,应用时间序列分析论文,时间序列论文,时间序列模型论文,金融时间序列分析论文,应用时间序列论文,时间序列期末论文,时间序列分析结课论文,时间序列分析课程论文
对于变化缓慢的序列，常取较小的α值；相反，对于变化迅速的序列，常取较大的α例6-3例6-4根据1949-1998年北京市每年最高气温序列，采用指数平滑法预测1999-2018年北京市每年的最高气温该序列没有长期趋势，没有季节效应，所以可以采用简单指数平滑
我国11个城市2014—2017年日最高气温、平均相对湿度、平均气压、PM2.5、O3和CO等基本情况如表1所示。各城市极端高温(日最高气温的P97.5)为32℃~37℃，极端低温(日最高气温的P2.5)为-24℃~14℃。11城市伤害死亡数共88360人，日平均死亡数为
应用时间序列分析（第四版）第二章时间序列的预处理.ppt,例2.4：标准正态白噪声序列纯随机性检验样本自相关图检验结果延迟统计量检验统计量值P值延迟6期2.360.8838延迟12期5.350.9454由于P值显著大于显著性水平，所以该序列不能拒绝...
该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零例题例1.2检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性例1.3检验1949年——1998年北京市每年最高气温序列的平稳例1.2时序图例1.2自相关图例1.3时序图
1910-1936年序列以长沙站观测资料为基准，1937-1950年序列以有气象记录的8个台站观测资料的平均值为基准，1961-2014年序列以96个台站观测资料的平均值为基准。数据集包括1910-2014年湖南省每月、每季度和每年的平均最高气温、平均最低气温和平均
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该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零例题例1.2检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性例1.3检验1949年——1998年北京市每年最高气温序列的平稳例1.2时序图例1.2自相关图例1.3时序图
1910-1936年序列以长沙站观测资料为基准，1937-1950年序列以有气象记录的8个台站观测资料的平均值为基准，1961-2014年序列以96个台站观测资料的平均值为基准。数据集包括1910-2014年湖南省每月、每季度和每年的平均最高气温、平均最低气温和平均
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