毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）(价值)

毕业设计（论文）内容及研究意义（价值）(价值)

一、毕业设计（论文）内容及研究意义（价值） 1.1 研究内容 时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法以随机过程理论和数理统计方法为基础，研究随机数据序列所遵循的统计规律，以解决实际问题。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等）、统计模型的建立和推理、时间序列的最优预测、控制和过滤等。时间序列是按时间顺序排列的数字序列。时间序列分析就是利用这组数字，应用数理统计对其进行处理，从而预测未来事物的发展。其基本原则：一是认识到事物发展的连续性。利用过去的数据，我们可以预测事物的发展趋势。二是要考虑到事物发展的随机性。任何事物的发展都可能受到偶然因素的影响。为此，应采用统计分析中的加权平均法对历史数据进行处理。随着扩招改革的深入，高校招生生源的竞争在所难免。通过时间序列分析的基本方法：回归分析法、指数加权平滑法、移动平均法对某高校招生办提供的2005-2010年各省市新生入学率历史数据进行分析,

1.2 研究意义 通过科学准确地预测新生入学率，可以使学校整体招生计划与国民经济发展规划和社会发展相适应，招生部门也可以科学规划各省市的招生指标中央政府。例如，在学校全年招生指标不变的前提下，将更多的招生指标分配给预测招生率较高的省份，反之，对招生率较低的省份适当降低招生指标。所以，新生入学率预测是招生部门每年编制各省、直辖市招生计划的重要依据，预测方法是科学预测入学率的重要手段。通常，学校招生部门编制下一学年的招生计划，本着在不打破学校总体招生计划的前提下提高招生率，以全校招生率最高的成绩完成学校年度招生任务的原则。本文的主要目的是研究和验证时间序列分析在预测高校新生升学率过程中的可用性，为高校制定合理的招生计划提供帮助。二、毕业设计（论文）研究现状及发展趋势 时间序列分析方法（简称时间序列分析）是一门从时序信号中提取有用信号的学科。它是数理统计的一个重要分支，是研究随机过程的重要工具。时序分析起源于 20 年代，最初用于市场预测。随着时间序列分析理论和应用研究的深入，时间序列分析的应用范围日益扩大，从一般市场预测到语音识别和仿真，从机械设备监测到生物生理和心理状态研究,

1927年，顾玉乐提出AR（Autoregressive）模型，时间序列模型由非参数模型发展到参数模型，是广义时间序列分析发展的重大突破。此后逐渐发展出ARMA（Autoregressive Moving Average）模型、多维ARMA模型、非平稳时间序列模型等。之后，在 20 世纪 60 年代后期，谱分析和谱估计取得突破，并与控制理论相结合，导致时间序列分析得到快速发展。1970年，GEPBox和GMJenkins出版了专着Time Series Analysis: Forecasting and Control，对时序方法及其应用进行了系统深入的探讨，而SMWu和SMPandit则提出了DDS方法（Dynamic Data System），从而促进了计时方法的发展。工程应用。近年来，时间序列分析理论中发展最为迅速的是单位根理论。该理论主要研究随机游走过程统计的不对称性。单位根问题引起了越来越多的计量经济学家和统计学家的关注。它不仅为确定ARIMA模型检验的阶数提供了一种形式化的检验方法，而且为某些统计量的检验开辟了一个新的领域。单位根问题引起了越来越多的计量经济学家和统计学家的关注。它不仅为确定ARIMA模型检验的阶数提供了一种形式化的检验方法，而且为某些统计量的检验开辟了一个新的领域。单位根问题引起了越来越多的计量经济学家和统计学家的关注。它不仅为确定ARIMA模型检验的阶数提供了一种形式化的检验方法，而且为某些统计量的检验开辟了一个新的领域。

Tsay 和 Tiao 将单位根检验扩展到多元情况，即所谓的协整检验。在我国，时间序列的研究和应用起步较晚。第一本专着是《时间序列的分析与应用》，此后得到广泛发展。我国许多高校和科研院所开展了时间序列理论特别是时间序列应用方面的研究工作，许多成果已应用于实践，取得了明显的社会效益和经济效益。未来时间序列分析研究的一个重要推动力来自金融市场、信息网络和电子商务中超大容量数据的获取。在全球竞争日益激烈的环境下，获得此类数据的价格正在上涨。然而，这些数据非常庞大，且混合了离散和连续的多元变量，传统和现有的数据处理方法远不能对其进行有效处理。对这些数据进行综合分析的紧迫性，必将影响未来时间序列分析的研究方向。随着时间序列分析在各个领域应用的深入和社会各个领域的发展，必然会出现更加复杂的时间序列。如何找到一个能够更恰当地描述、预测和控制系统的模型，是时间序列研究最直接的发展趋势。大多数真实数据包含噪声、波动或趋势。使用平稳时间序列模型描述此类数据会产生较大误差，因此有必要研究时间序列之间的线性和非线性相互作用关系，例如如何改进描述多个非平稳时间之间互相关的方法系列和相似的数据关系。有待进一步研究。

3. 毕业设计（论文）研究计划及工作计划 3.1 研究计划 （1）介绍时间序列分析的基本理论和方法，包括：基本概念、性质、方法、意义等基本知识。(2)研究时间序列的建模方法，编写时间序列分析预测程序。(3) 建立2005-2010年14个省市新生入学率观测序列时间序列模型基于时间序列分析在股票价格短期预测中的应用开题报告，利用时间序列模型预测2010年新生入学率这个范围在2011年，并使用后验差分检验准则和2011年的实际年度新生入学率对模型进行评估。(4) 根据得到的结果改进时间序列模型，使预测结果更好。3. 2 工作重点 本论文的重点是讨论时间序列分析及其在实践中的应用，建立给定数据下的时间序列模型，并在此模型的基础上进行相应的分析和预测。3.3 工作难点 建立合适的模型和编写时间序列分析预测程序并非易事。要求对相关知识有清晰的了解，熟练使用SAS、SPSS软件，具有一定的计算机编程能力和扎实的数学基础。3.4拟采用的方案 阅读相关资料，深入学习时间序列分析的相关知识，加强统计软件和编程的操作能力，使用SAS\SPSS进行相关数据分析。3. 13 完成论文二次修改并定稿完成毕业论文，结合定稿毕业论文制作幻灯片， 准备论文答辩 6.14-6.20 论文答辩 4. 主要参考文献 [1] 王艳．应用实践顺序分析[M]．中国人民大学出版社, 2008. [2] A.Carbone, G.Castelli, HEStanley.长程相关时间序列移动平均形成的聚类分析[J].物理评论E,69(2004) ):1～4。[3] 王振龙，胡永红．应用时间序列分析[M]．科学出版社，2007． [4]徐国祥．统计预测与决策[M]．上海财经大学出版社，2005. [5] Bollerslev T.广义自回归条件异方差[J].计量经济学，1986(31)：307-327. [6] 潘宏宇．时间序列分析[M]．对外经济贸易大学出版社，2005． [7]于国华，黄厚宽．时序模型的时间选择方法[J]．广西师范大学学报(自然科学版),2003,21(1):191-194. [8] JARamirez，E.Rodriguez，JCEcheverra，基于移动平均滤波的去趋势波动分析[J]。物理A 354（2005）：199～219。[9] 刘元元．时间序列分析及其应用[J]．科技创新导报, 2011, 27:255. [10] 张丽．基于时序ARMA模型的分析预测算法研究与系统实现[D]. 江苏大学，2008． [11]刘晓东，景锐，孟祥森，李祥云．残差自回归模型及SAS程序实现[J]．中国卫生统计，2008，（05）。[12] 卡尔曼 R E.

统计分析的目的是研究现状和发展趋势；研究计划合理，思路清晰；研究任务明确，工作重点一般是了解总体分布的统计特征。在参数模型中，归结为理解描述模型的一些参数。难点难点明确突出；工作计划和流程安排合理，参考资料符合要求。同意开题。样本,,…,重新排列为…按升序排列,则( , ,…X 1 X 2X nX n1 X n2 X nnX n1 X n 2 X nn )成为顺序统计。签名： Theorem Order statistics 是充分的统计量。证明当给定X n1 xn1 , X nn xnn , xn1 ... xnn 时，由于X 1 , ... X n 是独立同分布的随机变量，(1, ... n) 的任意排列 (i1 , ... in ) 都有 P (X i 1 xi 1 ,..., X in xnn | X n1 xn1 ,..., 教学和研究部分意见 X nn xnn ) = c . 并且有 n! (1,... n) 的排列，因此，c= (n !) 1 。这种条件分布与人口分布无关。因为充分统计量的概念是：设T=T(X 1 ,…, X n )是一个（一维或多维）统计量，当给定T时，样本(X 1 ,…, X n) 如果条件分布与 无关，则 T 称为关于 的充分统计量。这种条件分布与人口分布无关。因为充分统计量的概念是：设T=T(X 1 ,…, X n )是一个（一维或多维）统计量，当给定T时，样本(X 1 ,…, X n) 如果条件分布与 无关，则 T 称为关于 的充分统计量。这种条件分布与人口分布无关。因为充分统计量的概念是：设T=T(X 1 ,…, X n )是一个（一维或多维）统计量，当给定T时，样本(X 1 ,…, X n) 如果条件分布与 无关，则 T 称为关于 的充分统计量。

因此，订单统计是足够的统计。接下来，我们讨论连续种群的顺序统计分布。这时可以认为有一个教研室主任（签字）：x(1) x(2) ... x( n )；月日 X (1) X (2) ... X (n)。定理设人口X的分布密度为f(x)（或分布函数为F(x)），X 1 , X 2 ,…, X n 为人口X中的样本，用于审查群体意见基于时间序列分析在股票价格短期预测中的应用开题报告，则第k个订单统计 数量 X ( k ) 的分布密度为 n !k 1n kfx ( k ) (x )[ F (x )] [1 F (x)] f ( x ) , k 1 , 2 ,…, n 。(k 1)!( nk)! 证明经验频率Vn(x)定义为对总体X进行n次重复独立观察时事件{Xx}发生的次数，即 T 是样本 ( X , X , …, X n ) 不超过 x 的个数，且 V ( x) ～ B(n, F (x)) 。从群体X的经验1 2n的分布函数表达式可知，Vn(x)与顺序统计量X(1),X(2),…,X(n)有如下关系: 参与审稿人（签名）： 严歌苓说 所以，人与人之间的关系，并不一定是从陌生到熟悉，从熟悉到陌生也是一种正常的进步。

人与人之间的缘分，并没有想象中那么牢固。也许上一秒还牵着手一起风雨同舟，下一秒就说再见了。所以，要懂得善待和珍惜。人与人相处，一定要真诚。如果你对我好，我就会对你好。你付出真爱，我就回报你真爱。人心是相通的。两个人在一起，总会有人主动，但主动久了，会累会难过，心碎了也暖不起来。凡事站在对方的角度考虑，多一些耐心和谦虚。不会有那么多的怨恨和误会，也会少一些擦肩而过。生活不要太苛刻，太苛刻没有朋友，没有人是完美的，每个人都有或多或少的缺点，最重要的是宽容。宽容是一种宽容。整天笑眯眯的人，不是没有脾气没有烦恼，而是因为心胸开阔。只有懂得包容的两个人，才能走得长久。人与人相处更需要真诚。俗话说，你是真实的自己。经常算计别人的人，总是自以为很聪明，而不知道谁被骗的人，就会选择不再相信。不要用人性来试探人心，否则你会输的一塌糊涂。与人相处不要太认真。生活中，我们常常因为一句话吵架。你声音洪亮，我的声音比你大。古人说，不在响度的原因。很多时候，让人臣服的不是嘴巴，而是真诚，不管是朋友、亲人还是爱人，都不要太认真，好好说话也是一种修养。俗话说，好话三冬暖，你对我好，我怎么会不知道，你对我谦虚，我怎么进步，如果你欣赏我，我可能会越来越好，你尊重我，我也会以礼相报。如果你付出爱，你一定会得到更多的爱。好好说话也是一种修养。俗话说，好话三冬暖，你对我好，我怎么会不知道，你对我谦虚，我怎么进步，如果你欣赏我，我可能会越来越好，你尊重我，我也会以礼相报。如果你付出爱，你一定会得到更多的爱。好好说话也是一种修养。俗话说，好话三冬暖，你对我好，我怎么会不知道，你对我谦虚，我怎么进步，如果你欣赏我，我可能会越来越好，你尊重我，我也会以礼相报。如果你付出爱，你一定会得到更多的爱。

与人相处时，要和蔼可亲，切忌说脏话。如果你伤害了对方，你可能会永远失去对方。每个人心中都有一份平衡，每个人心中都有一份柔软。再坚强的表面，内心也渴望温暖。的。做人，要学会谦虚虚心。每个人都喜欢与谦虚的人交往。司马懿说：“臣道无敌，所见皆是友师。” 这就是头脑。有格局的人，心中藏着一片海，前路定能开辟，何愁没有朋友。人与人相处，一开始让人舒服的可能是你的言谈举止，后来让人信服的一定是你的心。就像那句话，欣赏一个人始于容貌，尊重人才，适合人品，留于善良，终于人品。人的一生，遇到同样的人不容易，遇到对的人更难。只有选择正确的与人相处之道，以诚相待，才能走得更远、更远、更远。人与人相处更需要真诚。俗话说，你是真实的自己。经常算计别人的人，总是自以为很聪明，而不知道谁被骗的人，就会选择不再相信。不要用人性来试探人心，否则你会输的一塌糊涂。与人相处不要太认真。生活中，我们常常因为一句话吵架。你声音很大，我声音比你大。古人说，不在响度的原因。很多时候，让人臣服的不是嘴巴，而是真诚，不管是朋友、亲人还是爱人，都不要太认真，好好说话也是一种修养。

俗话说，好话三冬暖，你对我好，我怎么会不知道，你对我谦虚，我怎么进步，如果你欣赏我，我可能会越来越好，你尊重我，我也会以礼相报。如果你付出爱，你一定会得到更多的爱。与人相处时，要和蔼可亲，切忌说脏话。如果你伤害了对方，你可能会永远失去对方。每个人心中都有一份平衡，每个人心中都有一份柔软。再坚强的表面，内心也渴望温暖。的。做人，要学会谦虚虚心。每个人都喜欢与谦虚的人交往。司马懿说：“臣道无敌，所见皆是友师。” 这就是头脑。有格局的人，心中藏着一片海，前路定能开辟，何愁没有朋友。人与人相处，一开始让人舒服的可能是你的言谈举止，后来让人信服的一定是你的心。就像那句话，欣赏一个人始于容貌，尊重人才，适合人品，留于善良，终于人品。