统计时间序列论文答辩ppt

统计时间序列论文答辩ppt

我刚答辩完。其实很简单。PPT里的东西都可以从你的论文里粘过来不过只要最精的地方。第一页是不的题目和姓名、学号、指导老师。最后一页是“感谢各位老师的考核和指导，谢谢”最好还要准备好一份讲稿。答辩前预演一下。到时候才不会出错。也要自己预设几个问题。这样有备无患。祝你顺利通过~！

论文答辩PPT就是你毕业论文的浓缩，拿理工类的来说，比如软件设计类的要有概述、系统需求分析、系统功能设计、系统功能实现、总结，至于详细内容，就是你论文里边纲领性的内容，提到即可，不可详述。

我有全套毕业论文答辩模板，都很好看模板，每个都很有特色，因为你要上台答辩所以要选吸引眼球的模板给人眼前一亮，发给你，你可以挑选一下

认为自己喜欢的，祝你答辩成功

毕业论文答辩模板

链接： 提取码：gab2

首先是准备一份PPT。

PPT最好是自己亲手制作的，自己亲手制作的PPT，比较清楚讲解的内容都有哪些。

PPT不用很精美，不要强求像商业PPT那样充满着酷炫和动画。但也要有所修饰，显示出自己是认真对待的。一个小技巧：参考某个老师上课PPT的风格;

相对于现场答辩，远程视频答辩时评委们会对您的PPT内容多些关注，所以要重视;

PPT页数不要很多，大约18~20页左右就行;

字体建议用微软雅黑、大小设在20比较好，标题设在24(如有标题的话);

背景颜色不要与图表和文字的颜色相混，建议背景采用白色为主;

学校的LOGO最好用透明的，在首页可以放在正中，其它页放在右上方;

PPT上的内容以提纲和图表为主，不要有大量的文字;

PPT的内容以要解决的问题、问题的分析过程和问题的解决方法及结果为主。

1)PPT首页要醒目、简洁，内容包括：论文标题、学校LOGO、导师姓名、答辩人姓名、专业名称和日期;

2)选题意义：用简短的话介绍一下现实问题和对企业、社会的意义，如果个人的管理背景对评审员会产生好印象的话，也可以顺带提一下;

3)论文架构：可以是思路框架或者目录，用一页显示出来;

4)文献综述、公司背景介绍要简洁一些。尤其是管理概念和国内外研究，评审员并不感兴趣(除非涉及到行业的专有名词可稍作介绍)，这一块不要花太多时间，否则会遇到有些评委催促您尽快进入正题，影响了自己的情绪和答辩的氛围;

5)不要强调创新，创不创新专家们比咱们懂。越强调创新越显示出您看的文献太少;

6)论文要点：存在的问题、分析过程、解决方案和保障措施，尽量用图表来说话;

7)结论部分：强调一下与问题的对应性。

整个PPT要讲解的内容要与学校要求的时间相接近，最好自己写一份详细的讲解内容。试着在家里练习一下，看时间如何控制;

如果是远程视频答辩，要保证环境安静和网络通畅。

其次，准备好一份纸质的论文和笔，以便在评委提出问题和修改意见时可以随时翻阅，并能在需标注的地方进行记录。要及时记下这些问题，要不然您后面就想不起来当时提的什么问题，从而导致不能有针对性地修改。

进入现场

上台时建议向评委老师们行个礼。如果是远程视频答辩，要主动与老师们打招呼。行礼的好处不仅是对他们的尊重，更主要的是行礼可以让您镇静一下情绪，由被动转为主动;

讲话时口齿要清晰。要像向您的客户推荐您的产品那样自信、清楚地传达您的声音;

要控制好节奏，不要太快;

不要读PPT，尽量面向评审员。记不住的地方，可以看看自己的讲稿;

在答辩过程中，要以听和记录为主，对于有分歧的地方，尤其是感到“危机”(可能要通不过)的时候，也要以尊重评委为先，然后再解释自己是如何考虑的(尽量做到自信、心中有数)。因为很多管理问题是没有标准答案的，态度好坏却是在每人心中都有一把尺的;

答辩完成后要感谢评审老师们的辛勤付出(毕竟他们是来给您把关的)。

最后，无论答辩情况如何，也要坦然面对，该修改的地方要进行修改。

论文答辩也是课程学习的一部分，是在毕业前上的最后一堂课。在这里可以比较综合地总结自己所学到的知识，并且锻炼了自己的表达能力和演讲能力，同时也可以从评审老师那里面对面得到知识。好好把握，祝愿各位答辩顺利通过!

时间序列论文答辩

1、自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己。克服紧张、不安、焦躁的情绪，自信自己一定可以顺利通过答辩。2、答辩人陈述自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。3、提问与答辩答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。4、总结答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。除去以上流程外，答辩还需要注意以下几点：一、提前准备讲稿；二、若学校要求准备演讲PPT，则需提前准备并演练，若学校不作要求，可不准备；三、最好穿正装，以示对老师的尊重。扩展资料毕业答辩中常见的问题：1、自己为什么选择这个课题？2、研究这个课题的意义和目的是什么？3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？4、全文的各部分之间逻辑关系如何？5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？8、写作论文时立论的主要依据是什么？参考资料：百度百科-毕业论文答辩

各位老师:早上好! 我的论文题目是:论《三国演义》的“三复情节”。选这么一个题目，最主要的还是对其新颖的艺术建构产生了共鸣。 《三国演义》作为中国古代第一部长篇章回体小说，研究其“三复”模式对我们领略中国小说的艺术魅力有很大的启发。 “三复情节”理论最早由杜贵晨先生提出。他在其著作《传统文化与古典小说》重点阐述了“三复情节”的含义、剖析了中国古代数字“三”的观念、叙述了古代小说“三复情节”的流变及其美学意义、探讨了《水浒传》“三而一成”的叙事艺术及《儒林外史》的“三复情节”、归纳出了67部通俗小说中含有的97次“三复情节”。 国内学者郑铁生在《三国演义的叙事艺术》提到了“以三为法”的叙事结构，美国著名汉学家浦安迪其所著的《中国叙事学》中提到《三国演义》有一个突出的次结构特点是经常运用定数序列事件，其数字序列的基础经常是“三”，实际上他的这种说法类似“三复情节”他的另一本著作《明代小说四大奇书》也提到一点:说是不少三国戏和说书段落都以某一件事三次发生为基本图式--如“三让徐州”、“三勘吉平”、“三顾茅庐”、“三气周瑜”等。 在论文方面，张文在厦门教育学院院报上发表了《浅论聊斋志异的“三复情节”》;梁雁在泰安师专学报上发表了《论红楼梦的“三复情节”》，刘福泉，王新玲在河北大学学报上发表了《中国传统文化中的“尚三”理论对巴金家.春.秋创作的影响》等，都较详细的研究了我国一些名著的“三复情节”，而唯独《三国演义》是个例外，故尔学生不揣浅陋，便动笔写起了《三国演义》的“三复情节”来。 “三复情节”是中国古代小说一种耐人寻味的模式，一个突出的美学现象。《三国演义》“三复情节”的运用是十分成熟的。 我主要是从以下几个方面来写《三国演义》“三复情节”的: 一、何为“三复情节” 首先介绍“三复”一词的出处,它最先见于《论语.先进》:“南容三复白圭。然后解释“三复”所表示的意义;再讲“情节”的定义:它是指事件的形成系列或语义系列;最后借鉴杜贵晨先生的定义，概括为:“三复情节”即指“叙事作品写人物做一件事经三次重复才能完成的情节设计。其特点为:同一施动人向同一对象作三次重复的动作，取得预期效果;每一重复都是情节的层进，从而整个过程表现为起--中--结的形态。” 二、《三国演义》中的“三复情节”分类研究 (一)“明写”型“三复情节” 即“三复情节”置于明处。“三复情节”置于明处的标志是数字“三”出现于回目，读者可以一目了然地看出来。明写又表现在两个方面:“连写”式和“断续”式。“连写”与“断续”取自毛宗岗点评《三国演义》结构时注意到的序列事件。如七擒孟获是连写，而三气周瑜乃断续。 1.“连写”式的典型例子是“刘玄德三顾茅庐”，刘备三人一连三次拜访孔明。在一回书里把这么一个事件连续不间断叙写完毕。 2.“断续”式的典型例子是“孔明三气周公瑾”，一气在第五十一回，二气在第五十五回，三气在第五十六回，三回叙一事，堪称断续之典范。 (二)“暗写”型“三复情节” 主要是指“三复情节”隐藏在文中而不是直接出现于回目处，一般不太明显，仔细读来方可发觉。 1.以淡化数字痕迹来叙写“三复情节” 作者不用一、二、三标明所重复的次数，第五十三回写“关云长义释黄汉升”，内中有“黄忠三射关云长”的情节片段，说的是攻打长沙的时候黄忠因被战马掀翻在地，云长义释之。黄忠为报不杀之恩，接连虚拽弓弦，只字未提“第一、二、三次如何”，却把“三复情节”写的惊心动魄。 2.以时间序列来表现“三复情节” 张飞在葭萌关大战马超，也是用了“午后”、“歇马片时”、“夜战”三个时间名词。便代替了一次、二次、三次刀光剑影的鏖战。 3.以数字“三”总括一件事完成的状态的“三复情节” 我自己认为，这是一种特殊的“三复情节”。它只用数字“三”来总括一件事完成的状态，这件事的过程被写作者省去了。 如“操先令许禇、曹仁、典韦领三百骑，于傕阵中冲突三遭，方才布阵。”[4]P66这便是典型的省略了发展过程的“三复情节”，第一遭、第二遭、第三遭是如何冲突的，是一个悬念式的情节。毕竟它写的是 文学 艺术，我们完全可以大胆想象，这无碍大局。如果作者换一种说法叫“许典曹三突傕阵”，用回目标示出来，再大些特写这三次冲阵是怎么的激烈，如何的精彩，也未尝不可。 这类例子在《三国演义》中有很多。 三、《三国演义》“三复情节”的成因 分表层原因和深层原因两个方面。 1.表层原因:主要是指《三国演义》“三复情节”源自三国史书、平话小说及“三国戏”，例如史书:《蜀书.诸葛亮传》载:“先主遂诣亮，凡三往，乃见。”就这么一句话，这便是“三顾茅庐”的最初源头。“三往”经过艺术加工，便成就了一个经典的“三复情节”--“三顾茅庐”。 2.深层原因:说起来只一句话。即“三复情节”的关键在于一个“三”字，这个中华民族自古崇尚的数字在中国传统文化 心理 中占据着十分重要的位置。古人认为“三”是“自然之始祖，万殊之大宗。《老子》曰:“道生一，一生二，二生三，三生万物。”在漫长的发展过程中，它渐次由一个哲学基数发展成为礼数，最终衍变成了中国人行动原则的一个定数。那便是讲究“礼以三为成”，古代臣礼呼万岁曰:“万岁万岁万万岁。”重复三遍。思考问题讲的是“爱扬而后行”。喝酒要“三巡”。等等。在文本中反映出来，便奠定了中国“礼以三为成”的文化传统，成为了中国作家们不可忽视或省略的一个文化现象。典型的有《弟子规》、《三字经》都尚三字一句。在文本中的情节构思上也讲究“三次成一事”。

下面是我整理的关于论文答辩申请导师意见，欢迎阅读参考。

论文答辩申请导师意见【1】

该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。

论文内容充实，层次结构合理科学，格式规范，语言表达清楚、流畅。

达到本科生毕业论文水平。

同意参加答辩。

论文答辩申请导师意见【2】

该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。

论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。

文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的.归纳作用。

数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。

论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。

该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。

达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。

论文答辩申请导师意见【3】

xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。

该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。

论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。

总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。

论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。

建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

时间序列毕业论文的统计方法

时间序列（time series）是系统中某一变量的观测值按时间顺序（时间间隔相同）排列成一个数值序列，展示研究对象在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。

研究时间序列主要目的可以进行预测，根据已有的时间序列数据预测未来的变化。时间序列预测关键：确定已有的时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来。

时间序列的基本特点

假设事物发展趋势会延伸到未来

预测所依据的数据具有不规则性

不考虑事物发展之间的因果关系

时间序列数据用于描述现象随时间发展变化的特征。

时间序列考虑因素

时间序列分析就其发展历史阶段和所使用的统计分析方法看分为传统的时间序列分析和现代时间序列分析，根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是可以是年份、季度、月份或其他任何时间形式。

时间序列分析时的主要考虑的因素是：

l长期趋势(Long-term trend)

时间序列可能相当稳定或随时间呈现某种趋势。

时间序列趋势一般为线性的(linear)，二次方程式的 (quadratic)或指数函数(exponential function)。

l季节性变动(Seasonal variation)

按时间变动，呈现重复性行为的序列。

季节性变动通常和日期或气候有关。

季节性变动通常和年周期有关。

l周期性变动(Cyclical variation)

相对于季节性变动，时间序列可能经历“周期性变动”。

周期性变动通常是因为经济变动。

l随机影响(Random effects)

除此之外，还有偶然性因素对时间序列产生影响，致使时间序列呈现出某种随机波动。时间序列除去趋势、周期性和季节性后的偶然性波动，称为随机性（random），也称不规则波动（irregular variations）。

时间序列的主要成分

时间序列的成分可分为4种：

l趋势（T）、

l季节性或季节变动（S）、

l周期性或循环波动（C）、

l随机性或不规则波动（I）。

传统时间序列分析的一项主要内容就是把这些成分从时间序列中分离出来，并将它们之间的关系用一定的数学关系式予以表达，而后分别进行分析。

时间序列建模基本步骤

1)用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。

2)根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相关函数。

相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。

跳点是指与其他数据不一致的观测值。如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。如果存在拐点，则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列，例如采用门限回归模型。

3)辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。

对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。

对于平稳时间序列，可用通用ARMA模型（自回归滑动平均模型）及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。

当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算，化为平稳时间序列，再用适当模型去拟合这个差分序列。

spss时间序列分析过程

第一步：定义日期标示量：

打开数据文件，单击"数据"，选择"定义日期和时间"，弹出"定义日期"对话框，

数据中的起始时间就是数据文件里面的单元格第一个时间，我的第一个是1997年8月，每行表示的是月度销售量，因此，需要从"定义日期"对话框的左侧"个案是"框中选择"年，月"，在左侧输入‘1997’，月框中输入‘8’，表示第一个个案的起始月是1997年8月，

最后点击确认，这样spss数据文件里面就会生成3个新的变量

如下图：

第二步：了解时间序列的变化趋势

了解时间序列的变化趋势做一个序列表就可以了，单击"分析"，里面选择"时间序列预测，选择"序列图"对话框，然后把'平均值'移到"变量"框里面，‘DATE_’移到"时间轴标签"框中，单击"确定"。结果如图

根据序列图的分析知道，序列的波动随着季节的波动越来越大，所以我们选择乘法模型；

第三步：分析

单击“分析”，选择时间序列预测，然后选择“季节性分解”，弹出“季节性分解”对话框，确认无误之后点击确定，如图：

多了四个变量：

lERR表示误差分析；

lSAS表示季节因素校正后序列；

lSAF表示季节因子；

lSTC表示长期趋势和循环变动序列。

我们可以把新出现的四个变量、平均值和DATE_做序列图。先把ERR、SAS、STC和平均值和DATE_做个序列图，效果如下：

再单独做个SAT和DATE＿的时间序列图

第四步：预测

1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“创建传统模型”，之后就会弹出“时间序列建模”对话框。

2、 将“平均值”移至“因变量”框中，然后确定中间的“方法”，在下拉列表中选择“专家建模器”项，单击右侧的“条件”按钮，弹出“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框。

3、 在“时间序列建模器：专家建模器条件”对话框的“模型”选项卡中，在“模型类型”框中选择“所有模型”项，并勾选“专家建模器考虑季节性模型”复选框，设置完，点“继续”按钮

4、 在“时间序列建模器”对话框中，切换至“保存”选项卡中，勾选“预测值”复选框，单击“导出模型条件”框中“XML文件”后面的“浏览”按钮，然后设置导出的模型文件和保存路径，然后单击“确定”按钮就可以了。

做完上面的步骤之后，在原始数据上面就又会多一列预测值出现。如图：

之前保存了预测的模型，我们现在就利用那个模型进行预测数据。

1、 单击“分析”，选择“时间序列预测”，然后选择“应用传统模型”，弹出“应用模型序列”对话框。具体的操作如下图：

最后一步切换至“保存”界面，勾选“预测值”之后单击确定就可以了。

从预测值直接看看不出来，可以把预测的数据和原始数据放到一起看下，也是直接做序列图就可以。

这样就完成了一次时间序列的模型，具体的预测数据可以看原始数据上面的出现的新的一列数据。

- End -

1、 时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。 2、 宽平稳时间序列的定义：设时间序列 ，对于任意的 , 和 ，满足： 则称 宽平稳。 3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。 （1） 自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足： ， 则称时间序列 服从p阶自回归模型。或者记为 。 平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。 （2） 移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为 。 平稳条件：任何条件下都平稳。 （3） ARMA(p,q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为 。 特殊情况：q=0,模型即为AR(p)，p=0, 模型即为MA(q)。 二、时间序列的自相关分析 1、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法，它简单易行、较为直观，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，以及时间序列的季节性。 2、自相关函数的定义：滞后期为k的自协方差函数为： ，则 的自相关函数为： ，其中 。当序列平稳时，自相关函数可写为： 。 3、 样本自相关函数为： ，其中 ，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，值越接近于1，说明时间序列的自相关程度越高。 4、 样本的偏自相关函数： 其中， 。 5、 时间序列的随机性，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。使用自相关分析图判断时间序列的随机性，一般给出如下准则： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，则该时间序列具有随机性； ②若较多自相关函数落在置信区间之外，则认为该时间序列不具有随机性。 6、 判断时间序列是否平稳，是一项很重要的工作。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是：①若时间序列的自相关函数 在k>3时都落入置信区间，且逐渐趋于零，则该时间序列具有平稳性；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面，则该时间序列就不具有平稳性。 7、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的，自相关函数拖尾。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性，偏自相关函数拖尾。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数。ARMA(p,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的。 三、单位根检验和协整检验 1、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test）,我们也可以测定时间序列的随机性，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法，与前者不同的事，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声，而且存在自相关的情况。 ②随机游动 如果在一个随机过程中， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布，即随机过程 满足： ， ，其中 独立同分布，并且： ， 称这个随机过程是随机游动。它是一个非平稳过程。 ③单位根过程 设随机过程 满足： ， ，其中 ， 为一个平稳过程并且 ，，。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列，其某个现性组合后的序列呈平稳性，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。这是一个很重要的概念，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和J 很高兴回答楼主的问题 如有错误请见谅

用随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。由于在多数问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析，所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。例如,用x(t)表示某地区第t个月的降雨量，{x(t)，t=1，2，…}是一时间序列。对t=1，2，…，T，记录到逐月的降雨量数据x(1)，x(2)，…，x(T)，称为长度为T的样本序列。依此即可使用时间序列分析方法，对未来各月的雨量x(T+l)(l=1,2,…)进行预报。时间序列分析在第二次世界大战前就已应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学和工业自动化等部门的应用更加广泛。就数学方法而言，平稳随机序列（见平稳过程）的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。频域分析 一个时间序列可看成各种周期扰动的叠加，频域分析就是确定各周期的振动能量的分配，这种分配称为“谱”，或“功率谱”。因此频域分析又称谱分析。谱分析中的一个重要是统计量,称为序列的周期图。当序列含有确定性的周期分量时，通过I(ω)的极大值点寻找这些分量的周期，是谱分析的重要内容之一。在按月记录的降雨量序列中，序列x(t)就可视为含有以12为周期的确定分量，所以序列x(t)可以表示为 ,它的周期图I(ω)处有明显的极大值。当平稳序列的谱分布函数F（λ）具有谱密度ƒ(λ)（即功率谱）时，可用(2π)-1I(λ)去估计ƒ(λ)，它是ƒ(λ)的渐近无偏估计。如欲求ƒ(λ)的相合估计（见点估计），可用I(ω)的适当的平滑值去估计ƒ(λ),常用的方法为谱窗估计即取ƒ(λ)的估计弮(λ)为 ,式中wt(ω)称为谱窗函数。谱窗估计是实际应用中的重要方法之一。谱分布F(λ)本身的一种相合估计可由I(ω)的积分直接获得，即 。研究以上各种估计量的统计性质，改进估计方法，是谱分析的重要内容。时域分析 它的目的在于确定序列在不同时刻取值的相互依赖关系,或者说,确定序列的相关结构。这种结构是用序列的自相关函0,1,…)来描述的,为序列的自协方差函数值,m=Ex(t)是平稳序列的均值。常常采用下列诸式给出m，γ(k),ρ(k)的估计： ,通(k)了解序列的相关结构,称为自相关分析。研究它们的强、弱相合性及其渐近分布等问题，是相关分析中的基本问题。模型分析 20世纪70年代以来，应用最广泛的时间序列模型是平稳自回归-滑动平均模型 (简称ARMA模型)。其形状为： 式中ε(t)是均值为零、方差为σ2的独立同分布的随机序列;和σ2为模型的参数,它们满足： 对一切|z|≤1的复数z成立。p和q是模型的阶数，为非负整数。特别当q=0时，上述模型称为自回归模型；当p=0时, 称为滑动平均模型。根据x(t)的样本值估计这些参数和阶数，就是对这种模型的统计分析的内容。对于满足ARMA模型的平稳序列，其线性最优预测与控制等问题都有较简捷的解决方法,尤其是自回归模型,使用更为方便。.尤尔在1925～1930年间就提出了平稳自回归的概念。1943年,Η.Β.曼和Α.瓦尔德发表了关于这种模型的统计方法及其渐近性质的一些理论结果。一般ARMA模型的统计分析研究，则是20世纪60年代后才发展起来的。特别是关于p，q值的估计及其渐近理论，出现得更晚些。除ARMA模型之外,还有其他的模型分析的研究,其中以线性模型的研究较为成熟，而且都与ARMA模型分析有密切关系。回归分析 如果时间序列x(t)可表示为确定性分量φ(t)与随机性分量ω(t)之和，根据样本值x(1)，x(2)，…,x(T)来估计φ(t)及分析ω(t)的统计规律，属于时间序列分析中的回归分析问题。它与经典回归分析不同的地方是，ω(t)一般不是独立同分布的，因而在此必须涉及较多的随机过程知识。当φ(t)为有限个已知函数的未知线性组合时，即 ，式中ω(t)是均值为零的平稳序列,α1,α2,…,αs是未知参数,φ1(t),φ2(t),…,φs(t)是已知的函数,上式称为线性回归模型，它的统计分析已被研究得比较深入。前面叙述的降雨量一例，便可用此类模型描述。回归分析的内容包括:当ω(t)的统计规律已知时，对参数α1,α2,…,αs进行估计,预测x(T+l)之值；当ω(t)的统计规律未知时，既要估计上述参数，又要对ω(t)进行统计分析，如谱分析、模型分析等。在这些内容中,一个重要的课题是:在相当广泛的情况下，证明 α1,α2,…,αs的最小二乘估计，与其线性最小方差无偏估计一样，具有相合性和渐近正态分布性质。最小二乘估计姙j(1≤j≤s)不涉及ω(t)的统计相关结构，是由数据x(1)，x(2)，…，x(T)直接算出，由此还可得(t)进行时间序列分析中的各种统计分析，以代替对ω(t)的分析。在理论上也已证明，在适当的条件下，这样的替代具有满意的渐近性质。由于ω(t)的真值不能直接量测，这些理论结果显然有重要的实际意义。这方面的研究仍在不断发展。时间序列分析中的最优预测、控制与滤波等方面的内容见平稳过程条。近年来多维时间序列分析的研究有所进展，并应用到工业生产自动化及经济分析中。此外非线性模型统计分析及非参数统计分析等方面也逐渐引起人们的注意。

时间序列分析论文答辩问题

1、自我介绍：自我介绍作为答辩的开场白，包括姓名、学号、专业。介绍时要举止大方、态度从容、面带微笑，礼貌得体的介绍自己。克服紧张、不安、焦躁的情绪，自信自己一定可以顺利通过答辩。2、答辩人陈述自述的主要内容包括论文标题；课题背景、选择此课题的原因及课题现阶段的发展情况；有关课题的具体内容，其中包括答辩人所持的观点看法、研究过程、实验数据、结果；答辩人在此课题中的研究模块、承担的具体工作、解决方案、研究结果。3、提问与答辩答辩教师的提问安排在答辩人自述之后，一般为3个问题，采用由浅入深的顺序提问，采取答辩人当场作答的方式。4、总结答辩人最后纵观答辩全过程，做总结陈述，包括两方面的总结：毕业设计和论文写作的体会；参加答辩的收获。答辩教师也会对答辩人的表现做出点评：成绩、不足、建议。除去以上流程外，答辩还需要注意以下几点：一、提前准备讲稿；二、若学校要求准备演讲PPT，则需提前准备并演练，若学校不作要求，可不准备；三、最好穿正装，以示对老师的尊重。扩展资料毕业答辩中常见的问题：1、自己为什么选择这个课题？2、研究这个课题的意义和目的是什么？3、全文的基本框架、基本结构是如何安排的？4、全文的各部分之间逻辑关系如何？5、在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解？对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的？又是如何处理的？6、论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些？7、还有哪些问题自己还没有搞清楚，在论文中论述得不够透彻？8、写作论文时立论的主要依据是什么？参考资料：百度百科-毕业论文答辩

下面是我整理的关于论文答辩申请导师意见，欢迎阅读参考。

论文答辩申请导师意见【1】

该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。

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论文答辩申请导师意见【2】

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达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。

论文答辩申请导师意见【3】

xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。

该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。

论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。

总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。

论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。

建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

预测宏观，你的变量永远是不够的。预测GDP其实啥意义都没有，但是，写文章的话，就说指导生产、分析经济发展中的不足等等等。总之怎么说都行的啊。时间序列的话，就更多的往经济周期、产业结构上说。虽然话是这么说，但是滞后期是你自己选的，这经济周期怎么都容易往上靠，方便解释，一般的文章建议你往这上面说。如果是毕业论文建议你方法要改良，否则答辩时候会被喷的

时间序列论文格式

传统时间序列聚类的缺点： 1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。 2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。 如下埃博拉出血热、卫生部在数值上很相似，但教育部和卫生部在形状更相似。若是以形状作为度量传统的欧氏距离可能就不太合适了。 不等长时间序列滑窗STS聚类算法： 1）通过标准分数z_score预处理，消除时间序列观测值数量级差异的影响。 2）更改了相似度计算的方式，采用基于滑窗的方法计算不等长序列的距离。 3）采用类k-means的聚类算法的中心曲线计算方法。 时间序列数据因其趋势信息的直观展现形式，广泛应用于社交网络、互联网搜索和新闻媒体数据分析中。例如：Google应用搜索流感的相关信息的时间序列预测流感爆发趋势。根据某话题热度时间序列数据趋势的规律性，通过聚类区分不同类型的时间序列数据。同一类簇的Twitter话题具有相同或相似的发展趋势，进而应用于话题的发展趋势的预测。 时间序列聚类算法可以分为两类。 1）基于原始数据的时间序列聚类算法。 2）基于特征的时间序列聚类算法。 基于特征的时间序列聚类算法指根据原始数据从时间序列中提取形态特征（极值点位置、分段斜率）、结构特征（平均值、方差等统计值特征）、模型特征（模型的预测值），从而根据这些特征值进行聚类。这类方法的优点解决了不等长时间序列聚类问题，缺点是减弱了原始数据值得影响，聚类的形状趋势信息往往比较粗糙。 3. HOW 一、距离度量公式 STS距离计算的是累加时间序列间每个时间间隔斜率差的平方，公式 如上图所示，g1、g2和g2、g3的欧式距离的数值更相近。g1、g2的STS距离大于g2、g3的数值。在形状距离上，STS距离计算方式表现更好，一定程度上可以解决欧式距离度量时间序列局部特征信息确实和受观测数值数量级差异影响大的问题，但是依旧无法度量不等长时间序列的距离。 基于滑窗的STS距离公式。 如上图所示，当计算不同长度的时间序列的s和r的距离时，先不断平移时间序列s，然后找到s和r距离最近的字段，就如同上图虚线之间的位置，此时s和r距离最近，这个最近距离作为s和r之间的距离。 二、预处理过程 z-score标准分数用数据观测值和观测值平均值的距离代替原观测值。z-score处理后的数据平均值为0，标准差为1。标准差的作用是统一量纲，去除数值的数量级差异影响。 总结 本论文提出了形状距离的不等长时间序列的聚类方法。我们可以学到的有 1）z-score统一量纲，消除数值数量级差异，聚类效果更好。 2）计算x和y时间序列的STS距离，可以平移其中一个时间序列，求最小值作为STS距离值，这就消除了同一时间序列不同起始点的影响。

曹刿论战、唇亡齿寒，都是春秋时的事情。蔡桓公是前400～前357年，齐威王是前378～前320年。所以我认为扁鹊见蔡桓公应在邹忌讽齐王纳谏之前。南辕北辙不好判断，但它出自《战国策•魏策四》，所以也归在战国里。马谡失街亭是三国时候的事。

一）时间序列分析简介 二）季节分解法 三）专家建模法 一、时间序列分析简介 时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。 时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。 时间序列分析有三个基本特点： 1）假设事物发展趋势会延伸到未来 2）预测所依据的数据具有不规则性 3）不考虑事物发展之间的因果关系 目的：通过分析序列进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。并不是所有的时间序列都一定包含四种因素，如以年为单位的诗句就可能不包含季节变动因素。 四种因素通常有两种组合方式。 1）四种因素相互独立，即时间序列是四种因素直接叠加而成的，可用加法模型表示。    Y=T+S+C+I 2）四种因素相互影响。即时间序列是四种因素相互综合的结果，可用乘法模型表示。    Y=T*S*C*I 其中，原始时间序列值和长期趋势可用绝对数表示； 季节变动、循环变动、不规则变动可用相对数（变动百分比）表示。 二、季节分解法 当我们对一个时间序列进行预测时，应该考虑将上述四种因素从时间序列中分解出来。 为什么要分解这四种因素？ 1）分解之后，能够克服其他因素的影响，仅仅考量一种因素对时间序列的影响。 2）分解之后，也可以分析他们之间的相互作用，以及他们对时间序列的综合影响。 3）当去掉这些因素后，就可以更好的进行时间序列之间的比较，从而更加客观的反映事物变化发展规律。 4）分界之后，序列可以用来建立回归模型，从而提高预测精度。 所有的时间序列都要分解这四种因素吗？ 通常情况下，我们考虑进行季节因素的分解，也就是将季节变动因素从原时间序列中去除，并生成由剩余三种因素构成的序列来满足后续分析需求。 为什么只进行季节因素的分解？ 1）时间序列中的长期趋势反映了事物发展规律，是重点研究的对象； 2）循环变动由于周期长，可以看做是长期趋势的反映； 3）不规则变动由于不容易测量，通常也不单独分析。 4）季节变动有时会让预测模型误判其为不规则变动，从而降低模型的预测精度 综上所述：当一个时间序列具有季节变动特征时，在预测值钱会先将季节因素进行分解。 步骤： 1、定义日期标示变量 即先将序列的时间定义好，才能分析其时间特征。 2、了解序列发展趋势 即序列图，确定乘性还是加性 3、进行季节因素分解 4、建模 5、分析结果解读 6、预测 1、定义日期标示变量 时间序列的特点就是数据根据时间点的顺序进行排列，因此分析之前，SPSS需要知道序列的时间定义，然后才能进行分析时间特征。根据源数据的格式进行选择，并输入第一个个案的具体数值。此时会在源文件中生成三个新的变量。 2、了解序列发展趋势 完成日期标示变量的定义之后，需要先对时间序列的变化趋势有所了解，便于选择合适的模型。即通过序列图，确定模型是乘性还是加性。变量为”销售数据“，时间轴标签为”DATE--“，也就是我们自定义的时间。 数据销量序列图 如何根据序列图来判断模型的乘性或加性？ 1）如果随着时间的推移，序列的季节波动变得越来越大，则建议使用乘法模型。 2）如果序列的季节波动能够基本维持恒定，则建议使用加法模型。 本例很明显：随着时间变化，销售数据的季节波动越来越大，那么使用乘法模型会更精确。 3、进行季节因素分解变量为”销售数据“，且根据序列图我们知道时间序列模型为乘性。提示您会新生成四个变量1）ERR（误差序列） 从时间序列中移除季节因素、长期趋势、和循环变动之后留下的序列，也就是原始序列中的不规则变动构成的序列。 2）SAS（季节因素校正后序列）：是移除原始序列中的季节因素后的校正序列。 3）SAF（季节因子）：是从序列中分解出的季节因素。其中的变量值根据季节周期的变动进行重复，如本例中季节周期为12个月，所以这些季节因子没12个月重复一次。 4）STC（长期趋势和循环变动趋势）：这是原始序列中长期趋势和循环变动构成的序列。 如图，周期为12个月，季节因子12个月循环一次。 完成季节因素分解后的序列和原始序列之间有什么差异？ 通过回执序列图的方法把原始序列和除去季节因子的三个序列（误差序列、季节因素校正后序列、长期无视和循环变动序列）进行比较。要做四个序列图，会有四个变量 原始序列：使用变量”销售数据“； 误差序列：使用变量”ERR“； 季节因素校场后序列：使用变量”SAS“ 长期趋势和循环变动序列：使用变量”STC“蓝色线：原始序列 紫色线：长期趋势和循环变动序列 浅棕色：季节因素校正后序列 绿色线：误差序列（不规则变动） 因为误差序列数值非常小，所以长期趋势和循环变动序列（长期趋势+循环变动）与季节因素校正后序列（长期趋势+循环变动+不规则变动，即误差）能够基本重合。 在单独做”季节因子SAF“的序列图因为是做”季节因子“的序列图，所以只有一个变量”季节因子SAF“我们看出：季节因素的周期是12个月，先下降，然后上升到第一个顶点，再有略微的下降后，出现明显的上升趋势，到第七个月时达到峰值，然后一路下跌，直到最后一个月份有所回升，之后进入第二个循环周期。 通过对原始序列的季节分解，我们更好的掌握了原始序列所包含的时间特征，从而选用适当的模型进行预测。 三、专家建模法 时间序列的预测步骤有四步： 1）绘制时间序列图观察趋势 2）分析序列平稳性并进行平稳化 3）书剑序列建模分析 4）模型评估与预测 平稳性主要是指时间序列的所有统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。 对于一个平稳的时间序列，具备以下特征： 1）均数和方差不随时间变化 2）自相关系数只与时间间隔有关，与所处的时间无关 自相关系数是研究序列中不同时期的相关系数，也就是对时间序列计算其当前和不同滞后期的一系列相关系数。 平稳化的方法----差分 差分就是指序列中相邻的两期数据之差。 一次差分=Yt-Yt-1 二次差分=(Yt-Yt-1)-(Yt-1-Yt-2) 具体的平稳化操作过程会有专家建模法自动处理，我们只需要哼根据模型结果独处序列经过了几阶差分即可。 时间序列分析操作：要分析所有变量，所以选择”销售数据“ 【专家建模器】--【条件】，勾选”专家建模器考虑季节性模型“勾选”预测值“，目的是生成预测值，并保存模型 时间序列分析结果解读该表显示了经过分析得到的最优时间序列模型及其参数，最优时间U型猎魔性为ARIMA（0，1，1）（0，1，1） 求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）(P,D,Q) p:出去季节性变化之后的序列所滞后的p期，通常为0或1，大于1的情况很少； d：除去季节性变化之后的序列进行了d阶差分，通常取值为0，1或2； q：除去季节性变化之后的序列进行了q次移动平均，通常取值0或1，很少会超过2； P，D，Q分别表示包含季节性变化的序列所做的事情。 因此本例可解读为： 对除去季节性变化的序列和包含季节性变化的序列分别进行了一阶差分和一次移动平均，综合两个模型而建立出来的时间序列模型。该表主要通过R方或平稳R方来评估模型拟合度，以及在多个模型时，通过比较统计量找到最优模型。 由于原始变量具有季节性变动因素，所以平稳的R方更具有参考意义，等于，拟合效果一般。该表提供了更多的统计量可以用来评估时间序列模型的拟合效果。 虽然平稳R方仅仅是，但是”杨-博克斯Q（18）“统计量的显著性P=，大于（此处P>是期望得到的结果），所以接受原假设，认为这个序列的残差符合随机分布，同时没有离群值出现，也都反映出数据的拟合效果还可以接受。 时间序列应用预测：未来一年是到2016年12月，手动输入即可这是未来一年的销售趋势 如果想从全局来观察预测趋势，可以在把这一年的趋势和以前的数据连接起来此时的变量应该是”原始的销售数量“和”2016年的预测销售数量“也可以在表中查看具体的数值

排序为 曹刿论战 唇亡齿寒 ＜ 扁鹊见蔡桓公 ＜ 邹忌讽齐王纳谏 南辕北辙＜马谡失街亭 有些是名著的故事，有些是历史真事，具体有些时间不完全能考证出来，具体如下曹刿论战 出自《左传·庄公十年》， 春秋时期早期邹忌讽齐王纳谏 出自《战国策·齐策一》 战国时期扁鹊见蔡桓公节 选自韩非子·喻老 春秋时期晚期马谡失街亭 是三国时期诸葛亮北伐的其中一场战事 三国时期唇亡齿寒， 出自《左传·僖公五年》 春秋时期早期南辕北辙 出自《战国策·魏策四》 战国时期