7000年前的古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，就构成所谓的时间序列。对这个时间序列长期的观察使他们发现尼罗河的涨落非常有规律。由于掌握(zhǎngwò)了尼罗河泛滥的规律，使得古埃及的农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。引例(yǐnlì)时间序列：某一系统在不同(bùtónɡ)的时间（地点或其他条件等）的响应（数据）。时间序列是按一定的顺序排列而成，“一定顺序”既可以是时间顺序，也可以是具有不同(bùtónɡ)意义的物理量。如：研究高度与气压的关系，这里的高度就可以看作“时间”总而言之，时间序列只是强调顺序的重要性，因此又被称为“纵向数据”，相对于“横向数据”而言的。时间序列(xùliè)数据的预处理平稳性检验纯随机性检验平稳时间序列(xùliè)数据分析非平稳时间序列(xùliè)数据分析时间(shíjiān)序列数据的预处理概率分布的意义随机变量(suíjībiànliànɡ)族的统计特性完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定时间序列概率分布族的定义几个重要数字特征：均值、方差、自协方差、自相关系数特征(tèzhēng)统计量1.2平稳时间(shíjiān)序列的定义满足如下条件(tiáojiàn)的序列称为宽平稳序列常数均值和方差自协方差函数和自相关(xiāngguān)函数只依赖于时间的平移长度，而与时间的起止点无关延迟k自协方差函数延迟k自相关(xiāngguān)系数平稳时间序列(xùliè)的意义平稳性检验(jiǎnyàn)主要有两种方法：根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验(jiǎnyàn)方法构造检验(jiǎnyàn)统计量进行假设检验(jiǎnyàn)的方法。时序图检验根据平稳时间序列(xùliè)均值、方差为常数的性质，平稳序列(xùliè)的时序图应该显示出该序列(xùliè)始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征。自相关图检验平稳序列(xùliè)通常具有短期相关性。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(xùliè)的自相关系数会很快地衰减向零。例1检验1964年——1999年中国(zhōnɡɡuó)纱年产量序列的平稳性例2检验1962年1月——1975年12月平均每头奶牛月产奶量序列的平稳性例3检验1949年——1998年北京市每年最高气温序列的平稳性例1平稳性检验(jiǎnyàn)平稳性检验(jiǎnyàn)平稳性检验(jiǎnyàn)例2自相关(xiāngguān)图例3时序(shíxù)图例3自相关(xiāngguān)图时间(shíjiān)序列数据的预处理时间(shíjiān)序列数据的预处理时间(shíjiān)序列数据的预处理时间(shíjiān)序列数据的预处理时间序列(xùliè)数据的预处理dataa;inputsha@@;year=intnx('year','1964',_n_-1);formatyearyear4.;dif=dif(sha);cards;97130156.5135.2137.7180.5205.2190188.6196.7180.3210.8196223238.2263.5292.6317335.4327321.9353.5397.8436.8465.7476.7462.6460.8501.8501.5489.5542.3512.2559.8542567;procgplot;plotsha*year=1dif*year=2;symbol1v=circlei=joinc=black;symbol2v=stari=joinc=red;procarimadata=a;identifyvar=shanlag=22;run;时间(shíjiān)序列数据的预处理时间序列(xùliè)数据的预处理纯随机序列的定义纯随机性的性质(xìngzhì)纯随机性检验3.1纯随机序列(xùliè)的定义标准正态白噪声序列(xùliè)时序图3.2白噪声序列(xùliè)的性质3.3纯随机性检验(jiǎnyàn)Barlett定理(dìnglǐ)假设(jiǎshè)条件检验(jiǎnyàn)统计量判别(pànbié)原则样本(yàngběn)自相关图检验(jiǎnyàn)结果数据预处理部分的小结：序列平稳性与纯随机性检验的基本步骤：1.绘制该序列时序图；2.自相关图检验；3.该序列若是平稳序列，进行纯随机性检验.实例(shílì)：对1950年—1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例序列的平稳性与纯随机性进行检验。时间序列(xùliè)数据的预处理时间序列(xùliè)数据的预处理时间序列(xùliè)数