时间序列和随机过程有什么区别
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发布时间：2022-04-21 19:16
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热心网友
时间：2022-05-27 11:18
一、性质不同
1、时间序列：是将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。
2、随机过程：是依赖于参数的一族随机变量的全体，参数通常是时间。
二、作用不同
1、时间序列：可以反映社会经济现象的发展变化过程，描述现象的发展状态和结果；可以研究社会经济现象的发展趋势和发展速度；可以探索现象发展变化的规律，对某些社会经济现象进行预测；利用时间序列可以在不同地区或国家之间进行对比分析，这也是统计分析的重要方法之一。
2、随机过程：随机过程的理论产生于本世纪初期，是应物理学、生物学、管理科学等方面的需要而逐步发展起来的。目前，在自动控制、公用事业、管理科学等方面都有广泛的应用。
扩展资料：
绝对数时间序列：
1、时期序列：由时期总量指标排列而成的时间序列 。时期序列的主要特点有：
（1）序列中的指标数值具有可加性。
（2）序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。
（3）序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。
2、时点序列：由时点总量指标排列而成的时间序列，时点序列的主要特点有：
（1）序列中的指标数值不具可加性。
（2）序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。
（3）序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。
参考资料来源：百度百科-时间序列
参考资料来源：百度百科-随机过程
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时间：2022-05-27 11:19
热心网友
时间：2022-05-27 11:19
一般来说，把一组随机变量定义为随机过程。在研究随机过程时人们透过表面的偶然性描述出必然的内在规律并以概率的形式来描述这些规律，从偶然中悟出必然正是这一学科的魅力所在。随机变量（random variable）：简单的随机现象，如某班一天学生出勤人数，是静态的。 随机过程（stochastic process）：随机现象的动态变化过程。动态的。如某一时期各个时刻的状态。 所谓过程就是事物的发展变化过程，尽管过程的形式各异，但归纳起来不外乎两种：一种是确定性的，一种是随机性的。 所谓确定性过程，就是指事物的发展有必然的变化规律，用数学语言来说，就是事物变化的过程可以用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。可重复性。如自由落体。 所谓随机过程，就是说现象的变化没有确定形式，没有必然的变化规律。用数学语言来说，就是事物变化的过程不能用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。不可重复性。也就是说，如果对事物变化的全过程进行一次观测得到一次观察结果是一个时间t的函数，但对同一事物的变化过程独立地重复进行多次观测所得的结果是不相同的。 如果对于每一特定的t属于T（T是时间集合），X(t)是一个随机变量，则称这一族无穷多个随机变量{X(t),t属于T}是一个随机过程。 对于随机过程{X(t)}，如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对所有s不等于t，随机变量Xs和Xt的协方差均为0，则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差均为常数，则称之为白噪声过程（White noise） 所谓平稳过程就是其统计特性不随时间的平移而变化的过程。
二、时间序列
简单地说，所谓时间序列（TimeSeries），在统计意义上就是将某一个指标在不同时间上的不同数值，按照时间的先后顺序排列而成的数列。时间序列只强调数列中数据之间的“顺序”的重要性，并非强调必须以“时间”顺序排列。 若时间序列是平稳的，则可用AR、MA、ARMA ；若时间序列是非平稳的，则可先对序列进行差分运算，然后再建立ARMA，即求和自回归移动平均模型（ARIMA）。AR(n)即n阶自回归模型为 MA(m)即m阶移动平均模型为 ARMA(n,m)即n阶自回归m阶移动平均模型为 从模型形式上可以直观的看出，AR模型描述的是系统对过去自身状态的记忆，MA模型描述的是系统对过去时刻进入系统的噪声的记忆，而ARMA模型描述的则是系统对过去自身状态以及各时刻进入系统的噪声的记忆。
