时间序列数学教程 📚

欢迎来到时间序列数学的入门指南！本教程将帮助你理解时间序列分析的核心概念与实用技巧。

📌 基本概念

时间序列是按时间顺序排列的数据集合，常用于预测、趋势分析和周期性检测。

• 关键特性：
  • 时序性（Temporal Order）
  • 趋势（Trend）
  • 季节性（Seasonality）
  • 随机波动（Irregularity）

🔍 常用数学工具

1. 移动平均（Moving Average）
   • 用于平滑数据并识别长期趋势
2. 指数平滑（Exponential Smoothing）
   • 加权平均，近期数据影响更大
3. 傅里叶变换（Fourier Transform）
   • 将时序数据转换为频率域分析

📈 实际应用案例

• 金融领域：股票价格预测
• 气象科学：气温变化建模
• 网络流量分析：用户行为模式识别

如果您想深入学习时间序列分析，可以访问我们的时间序列分析指南获取更多资源！