序列分析

SAS 的时间序列，属于那种你用过一次就觉得“哦，原来可以这么干”的工具。它其实不难理解，就是把一堆按时间排的数拿来，去预测下一步要干嘛。挺适合做销量预测、网站访问量这类事儿。基本原理也不复杂。SAS 的套路是：先看趋势，再看波动，再加点统计方法，比如加权平均。简单来说，就是过去数据给多点权重，新数据靠后点，但整体来说，模型还蛮好调的。你可以试试XGBoost和LSTM来做时间序列预测，前者更偏向结构化数据，后者适合更复杂的时间依赖。比如你想预测明天的电量需求，用 LSTM 就挺合适。还有一些不错的参考资料我也整理出来了，像ForecastXGB的结合方式，还有用MATLAB实现的 CNN-B

时间序列分析预测法分为三类： 平滑预测法：采用移动平均和指数平滑方法，平滑原始数据趋势线。 趋势外推预测法：利用历史数据拟合趋势函数，预测未来趋势。 平稳时间序列预测法：估计模型参数，根据历史数据预测未来值。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

利用全国卷烟销量数据，采用R语言进行时间序列分析。分别构建ARIMA季节时间序列模型、Holtwinters指数平滑模型，并评估模型准确性。提供完整R代码和数据集。

本资源包包含教学PPT和MATLAB实现代码，详细介绍了时间序列的基本理论。时间序列是按时间顺序排列的统计指标数列，主要用于基于历史数据预测未来走势。经济数据通常以时间序列形式呈现，时间单位可以是年、季度、月等。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

知识背景的序列模型和时间序列模型，经常让人傻傻分不清。其实还挺好区分的。序列模型主要是一串行为的顺序，比如用户买了 A 又买 B，再买 C——这种叫行为路径挖掘；而时间序列模型更像是盯着一个指标随时间变动的走势，比如股票价格、温度变化那类有时间自相关的事。想挖点干货？这几个资源还蛮值得一看：ARMA 模型那个不错，直接上了Python 代码，方便你边看边跑。还有个叫resampleX的工具，专门搞时间序列重采样，数据挺顺手。如果你喜欢用MATLAB或SAS做，也有现成的教程和代码，比如MATLAB 时间序列和SAS 时间序列。嗯，页面风格有点老，不过内容挺实用的。还有一点要注意，时间序列的建模

DNAStar 的工具组合挺全的，搞生物信息的你估计会觉得顺手。像，用来看、改、注释 DNA 序列，比起手撸来快多了，尤其改格式和插入碱基啥的，一键就搞定了。做比对挺稳的，支持常用算法，什么 ClustalW、Needleman-Wunsch 都有，做系统发育树也不在话下。嘛，预测 ORF、找启动子，这些常规它都能干。画遗传图谱的，标记一扔，图就有了，省了不少力。还有，设计引物的时候考虑 Tm 值、二级结构这些，自动帮你算好了，实验成功率提高一截。搞蛋白的用和，一个看结构一个看序列拼接，功能还挺细的。

探讨时间序列分析的基础知识，参考了《应用时间序列分析》的前三章内容。使用Python进行建模，适合数学建模中对时间序列分析的初学者快速入门与实际应用。文章简单易懂，侧重于实际操作。

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。