时间序列分析的组成要素

一个时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。

趋势：是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。

季节变动：是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。

循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。

不规则波动：是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只含有随机波动的序列也称为平稳序列。

时间状语是表示行为动作所发生时间的句子成分。可充当时间的词语包括副词或副词写短语（如：often, tomorrow, after, dince; last week, a years ago）、介词短语（如：in a year, during the day, from now, since then）和时间状语从句。

时间序列的成分

1,长期趋势(T )即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势

2,周期波动(C ),也叫循环变动即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展

3,季节变动(S )即时间序列在一年内某个时期重复出现的波动

4,不规则变动(I )即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动

以上四种成分对时间序列的影响通常有两种假定构成模型:一是假定四种因素相互独立,则有 Y=T+S+C+I

二是假定四种因素相互影响,则有Y=T×S×C×I

季节变动(seasonal variation)分析

季节变动是指客观现象由于受自然因素或社会条件的影响而形成的有规律的变动季节变动不仅仅是指随一年中四季而变动,而是泛指有规律的,一定周期(年,季,月,周,日)重复出现的变化

测定季节变动的目的:

一是为当前的决策提供依据;

二是对现象未来的季节变动作出预测;

三是为了消除季节变动对时间序列的影响

分析季节变动的方法很多,常用的是按月(季)平均法和移动平均趋势剔除法

一,按月(季)平均法

基本步骤为:

1,计算各年同期(月或季)的平均数,

2,计算全部数据的总平均数

二,移动平均趋势剔除法

当时间序列有明显的长期趋势变动时,首先应消除趋势的影响,从而较准确的测度季节变动常用的趋势测定可以应用移动平均法,故称为移动平均趋势剔除法

其基本步骤如下:

1,对原数列进行12个月(或4个季度)的移动平均,求出长期趋势值

2,剔除原数列中的长期趋势

3,将上一步骤的结果,仿照按月(季)平均法的步骤计算季节指数

如果各期季节指数总和不等于1200%或400%,则需要进行校正

我们首先要对物质进行定义，首先，物质是可以被分割开来的。可以通过不断的细分直到她不能够再次被分解，而很多人认为，如果我们的引力可以对时空产生影响的话，那么是否意味着时空也是一种物质呢？实际上我们划分时间只是将其划分为年，月，天这样的时间成分。但实际上，这并没有将时间的本质进行风格，所以在某种程度上来说并不能够将这样的分割认为时间是一种物质。而且从本质上来看，时间的组成并没有所谓的物质基础，也就是我们在整个宇宙当中找不到时间到底是有什么组成的。没有任何基础的话，也就不存在所谓的物质来源。所以在我看来，时间并不是一种物质，它只能是一种宇宙之间存在的客观规律。其实在这一点上，时间的产生和流动就好像我们大脑当中的想法一样。我们可以感知到他的存在，但是却对他如何产生和如何消亡的一无所知。

其实在相对论当中对于时间已经进行了一个定义，挨斯坦就认为时间，空间和我们的引力其实组成了宇宙当中的一个三维结构。引力不仅可以影响时空的弯曲，同时时间如果放到引力上，也会引起引力产生波动。那这里想必大家就会想到一个非常著名的词，就是前两年发现的引力波。其实引力作为宇宙当中的一种基本力，并不是那么的简单。引力的确能够影响时空的玩具，但是他也同时被时空所影响着，就比如我们人体在处于这个空间活动的时候，其实对于周围的时空也造成了影响。只不过因为我们运动的速度比较慢，再加上质量非常小，所以几乎没有办法感知到，但是如果换一个体量来看的话，就可以发现它的奥妙。

时间序列数据的主要成分包含: 趋势、季节性、残差。季节性又分为加法季节性和乘法季节性。可以使用statsmodes包的seasonal_decompose方法来分解时间序列。

时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列，并且包含一些信息的数据点序列，在时间序列数据中通常包含了数据的发展趋势(向上、向下、保持)和数据的变化规律(季节性)等特征。而这些特征往往具有一定的规律性和可预测性,具体来说时间序列数据具有如下几种特点：

趋势性：某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、保存不变的趋向,但变动幅度可能不相等。

季节性：某因素由于外部影响如随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。

随机性：个别时刻呈现随机变动,整体呈统计规律。

在某些应用场景中需要对时间序列数据进行预测，比如在零售，电商等行业需要对未来一段时间的销售金额，客流量，订单量等进行预测，准确的预测结果可以为企业的领导层提供决策参考，并有助于提高企业的人效，为企业带来更多的利润。

时间序列数据中的季节性指的是数据中包含的周期性变化的规律，这些周期性变化规律往往和年度，月，季度，周等季节性时间点有密切的关系。通常季节性因子又可以分为1加法季节性，2乘法季节性。