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SAS和时间序列带数据 评分:

使用sas分析时间序列数据的经典描述,需要具备相当的统计学知识
2009-06-13 上传大小:260KB
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时间序列分析 sas实例

里面有三个时间序列最常用的三个实例,在建模中有用..

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sas季节性时间序列建模的方法与应用

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基于Sas的时间序列缺失值处理方法比较

对于时间序列挖掘过程中的缺失值处理,目前有许多方法。在处理数据变量成一定的相关的数据集时,回归模型 不失为较好的插补方法。利用均值插补、 一元线性回归、 多元线性回归、 迭代回归方法对水文时间序列数据集的缺失数据 进行处理,比较不同的皮氏相关系数下各方法的优劣及适用性。文中研究表明当数据集中存在与缺值变量相关度较大的 变量时,一元线性回归的插补简单直观,且有较高的精度,结果接近真实;当数据集中不存在与缺值变量显著相关的自变 量时,一元线性回归的结果变差,多元线性回归与多元迭代回归具有较好的结果,但多元迭代回归迭代次数难以确定,插 补代价较大,多元线性回归为最佳选择;当缺值变量与其他自变量相关系

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人大 时间序列 教案 程序

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SAS经济时间序列编程指南(含程序).rar

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时间序列分析:单变量与多变量方法

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面板数据分析的SAS实现

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时间序列分析数据--做数据挖掘的用得到

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水文时间序列趋势与突变分析系统2016版软件

水文时间序列趋势与突变分析系统是在武汉大学谢平老师等人提出的“水文变异诊断系统”的基础上,基于开源开发平台SharpDevelop 4.4版本编译,自主开发完成的程序,主要实现对水文时间序列的趋势诊断和突变分析。程序理论部分主要参考了魏凤英老师、陈彦光老师、丛树铮老师、唐启义老师及谢平老师等专著,经教材例证。涉及的主要方法如下:趋势诊断:累积滤波器法、一元线性法、滑动平均法、斯波曼秩次法、肯德尔秩次法、线性回归法、二次平滑法、三次平滑法及非参数统计检验法(Z检验法);突变分析:M-K法、MWP法、累积距平法、有序聚类分析法、李-海哈林分析法、滑动T检验法、滑动F检验法、滑动游程检验法、滑动秩和

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Matlab程序小波分析时间序列数据

以美国某气象站1894~2010年连续的年降水量为例,试应用小波分析,完成如下任务:①小波变换系数;②绘制小波系数实部等值线图;③绘制小波系数模和模方等值线图;④绘制小波方差图;以及⑤绘制不同时间尺度的小波实部过程线。所谓年降水量时间序列的多时间尺度是指:年降水量在演化过程中,并不存在真正意义上的变化周期,而是其变化周期随着研究尺度的不同而发生相应的变化,这种变化一般表现为小时间尺度的变化周期往往嵌套在大尺度的变化周期之中。也就是说,年降水量变化在时间域中存在多层次的时间尺度结构和局部变化特征。Details: http://blog.sciencenet.cn/blog-1148346-79

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SAS数据分析报告附带源码

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