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時間序列季節性在軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答

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14. 自動相關圖和部分自動相關圖
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時間序列季節性在國家衛生研究院-論壇 Facebook 的精選貼文

By 國家衛生研究院-論壇

2020-07-08 07:30:00 有 38 人按讚

【重點開發中的 COVID-19 疫苗，分別採取什麼樣的策略或技術？又有何優劣之處？】：產官學研齊力開發，疫苗藥物指日可待：面對全球性的防疫需求，與其盼望國外能夠供應足夠的疫苗給台灣，我國必須要厚植自製疫苗的能力，以滿足國內的防疫需求，並且兼顧國際防疫合作。

在疫情發生初期，產學研界即啟動投入疫苗研發。例如：「財團法人國家衛生研究院」利用4種技術平台同步開發，最快在今(2020)年秋季即可進入人體臨床試驗；「中央研究院」開發的奈米疫苗，目前也正進行疫苗劑型與劑量的優化。

前述兩個研究單位的成果均已與國內廠商洽談並啟動合作。此外，國內廠商所開發的疫苗也預計於今年底前可進入臨床人體試驗。(資料來源：【註1】)

■疫苗等於國安產業，國家應領頭開發，自主研發疫苗，確保防疫能量
為了對抗武漢肺炎（新型冠狀病毒病，COVID-19），目前國內共有3家疫苗廠投入研發生產疫苗，其中進度最快的為高端疫苗，該公司目前已完成200隻老鼠的動物試驗，試驗結果將於7月初與合作夥伴美國國衛院（NIH）共同發布於國際知名期刊上。

「高端疫苗」總經理陳燦堅表示，新冠肺炎疫情雖已和緩，但各國現在都明白，「生技力量等於國安力量」、「疫苗等於國安產業」，像2009年當時爆發H1N1流感大流行，全球疫苗都被大國搶購一空，台灣只能取得零星數量，當年美國接種疫苗人數超過8000萬人，等於世衛組織疫苗分配計畫的其他77國總和。

由於台灣人口較少，不是歐美藥廠的主力市場，就算國際大廠疫苗開發成功，台灣也不容易取得足夠劑量，所以台灣一定要有自主研發疫苗的能力與設備，才能確保台灣防疫能量。
(資料來源：【註2】)

■淺談「疫情之下的研發疫苗」
首先，就要從人體的免疫系統開始講起，2020年全球最大的頭號公敵，非COVID-19（俗名：武漢肺炎）莫屬。臨床上除了找出可治療的藥物來緊急救援，另一個真正一勞永逸的解決方案是研發疫苗。因此，各國紛紛加緊腳步，疫苗研發的方法可說是百花齊放。

金庸筆下的故事中，總是如此設定：「同樣的招數對武功高手是無效的！」，人體的免疫系統就如同武術高手般，當第二次面臨相同或相似的病原體時，免疫系統能夠發揮其記憶特性，快速產生強大的免疫反應以消滅病原體，欲侵略身體的外敵則沒了可趁之機。所以，疫苗的首要作用就是讓免疫系統，在面對真正的敵人之前，可以事先預演一番。

那麼，以疫苗作為免疫系統的假想敵，從技術層面上，可以運用很多種類型。就像是拳擊比賽之前，你可以練習跟師傅打或是跟沙袋打，學習成果當然也會隨之產生差距。

■重點開發中的 COVID-19 疫苗，分別採取什麼樣的策略或技術？又有何優劣之處？

▶ 傳統疫苗：製備風險高，研發時程緩不濟急
【方法】：疫苗最傳統的策略是使用「整個病原體（whole-organism）」，又可分為兩大類，活的減毒疫苗（attenuated）與死的去活化疫苗（inactivated），簡單來說就是將被打殘或被打死的病原體，用來作為免疫系統的假想敵。
【優】：使用傳統減毒疫苗的優點在於，可以模仿「自然感染」的免疫反應，當刺激免疫系統後，所產生的保護力較為持久。目前市面上的疫苗如流感疫苗、小兒麻痺疫苗等均是由這類傳統方法製備而來。
【劣】：然而，無論是減毒或去活化疫苗，這兩類在製備時都需要培養大量的病原體，操作人員可能因病原體去活化不完全，而被意外感染的風險較高，再加上傳統疫苗的開發時程漫長（約 10-15 年），又需依經驗證明其療效。

▶ 最受矚目的 mRNA 疫苗，研發速度最快
【方法】：mRNA 疫苗的原理是將病毒某些遺傳物質片段製作成 mRNA 送入人體。人體細胞可以直接將其轉譯出病毒的蛋白質，這些能夠引起免疫反應的蛋白質就是疫苗很重要的抗原（Antigen，縮寫 Ag）。這些抗原進而可以引發後續的免疫反應，讓人體的免疫系統可以有效辨認出病毒。
【優】：mRNA 疫苗的優點是能縮短開發時間，只要擁有病毒的序列，可以立即把其中的序列片段製成 mRNA 疫苗，並以人體作為直接合成病毒抗原的代工廠，而無需體外的抗原製備過程。
【劣】：但缺點是 mRNA 分子並不穩定且保存不易，mRNA 對熱敏感，很容易被普遍存在於環境或皮膚上的 RNA 酶（RNase）降解。因此，mRNA 疫苗的有效性仍待進一步證實。

▶DNA 疫苗：搶時效的重要策略之一
【方法】：DNA 疫苗與 mRNA 疫苗的原理相似，也是只需擁有病毒序列就能製備，兩者差異在於進入體内表現病毒抗原的載體從 mRNA 變成 DNA。另一個差異則是，DNA 疫苗必須送進細胞最裡層的細胞核才能發揮作用，而 mRNA 只需進入細胞質即可。
【優】：DNA 疫苗的優點也是開發時程較短，同樣為利用人體細胞作為病毒抗原的代工廠。
【劣】：但缺點是需要特殊的傳輸方式才能進入細胞核，此外 DNA 疫苗有可能會嵌入到人體基因組，而產生突變的風險變高，所以安全性方面有所疑慮。

★ 接下來要介紹的疫苗技術則都是在「人體外」製備病毒抗原，而不同策略的差異只在於運用的載體有所不同而已。

▶重組病毒疫苗、類病毒顆粒疫苗，運用不同「病毒替身」引發免疫反應
【方法】：
重組病毒疫苗是利用活的「弱病毒」作為載體，並加入能表現出病原體抗原的基因；
類病毒顆粒疫苗則是利用不具病毒遺傳物質的「病毒空殼」作為載體，並加入病原體抗原的蛋白質。這類體外製備病毒抗原的缺點是，技術門檻較為複雜，要耗費的時程也比較久
【優】：但好處是利用弱病毒作為疫苗，弱病毒能在被感染的人體內複製，通常可引發較佳的免疫刺激能力。
【劣】：而不具感染力的類病毒顆粒疫苗，其安全性較高，但免疫刺激效果稍差。

▶台灣拼研發 COVID-19 疫苗，多管齊下
「國家衛生研究院」宣布同時投入四種疫苗的研發，包括 DNA、重組病毒、胜肽、次單位疫苗。
【方法】：後兩者尚未介紹到的胜肽、次單位疫苗，其原理是以病原體部分結構作為疫苗，也屬於在「人體外」製備病毒抗原。
【優】：優點為不具感染性，安全性高。
【劣】：但缺點是必須深入了解病毒特性後，才可找出真正有效的抗原，以利產生正確的免疫記憶力。

▶中央研究院兩項疫苗技術可應用於開發 COVID-19 疫苗，也都屬於在「人體外」製備病毒抗原：

1.「奈米疫苗」
【方法】：原理是以生物材料製成中空的奈米粒子來模仿病毒結構，在表面附著病毒抗原，內部裝有可加強免疫反應的佐劑（adjuvant）。
【優】：不具感染性，安全性高。
【劣】：須深入了解病毒特性，找出真正有效的抗原，才能產生正確的免疫記憶力。

2.「醣蛋白疫苗」
【方法】：原理是將病毒蛋白質表面的醣分子修飾並保留重要的核心結構來引發免疫反應，由於被醣分子蓋住的蛋白質序列不太會改變，因此醣蛋白疫苗具備應付病毒變異，並有成為廣效性疫苗的優勢。
【優】：不具感染性，安全性高，有機會應付病毒變異，成為廣效性疫苗。
【劣】：須深入了解病毒特性，找出真正有效的抗原，才能產生正確的免疫記憶力。(資料來源：【註3】)

■「疫苗國家隊」
台灣生技醫療業界包括國家衛生研究院、生技中心、國光生醫、高端疫苗、亞諾法、台康生技、台灣圓點等廠商，已在第一時間組成抗疫國家隊，積極投入研發抗疫行列，鎖定檢測試劑、疫苗及治療藥物三大方向，目前疫苗已有初步進度。

擔任行政院「COVID-19科技防疫推動會議」疫苗組召集人的前疾管局長蘇益仁多次呼籲速成立疫苗國家隊，指出歐美各國皆提供資金與疫苗廠共同開發疫苗，政府應與疫苗廠簽訂預購資助合約，加速疫苗開發速度。

蔡英文總統在五二○就職典禮致詞時，特別說要組成疫苗國家隊：「這次疫情中，無論是試劑製造、或是新藥和疫苗的研發，台灣團隊都有足夠的能力，跟全球頂尖技術接軌。我們要全力扶持相關產業，打造接軌全球的生物及醫療科技產業，讓台灣成為全球克服疫病挑戰的關鍵力量。」(資料來源：【註4】)

【Reference】
「疫苗之研發、採購與安全性評估政策研議」論壇發展計畫簡介
➤議題召集人：蘇益仁教授
➤我國受限於現有法規及政治因素導致疫苗產業的發展受到限制。以流感疫苗為例，疾管署依工程會函示於流感大流行疫苗預購協議(APA)訂定「未發生大流行時，須將訂金轉換為翌年季節性流感疫苗」之採購標的向廠商進行招標，影響國外疫苗廠商參與投標意願，往往已流標告結；再加上經費短缺的緣故壓低採購價格，更是致使每年採購足量流感疫苗困難的主因之一。然而國有疫苗產業的發展卻由於疫苗開發成本金額龐大、商業利潤不比其他藥品、以及政黨輪替、政策環境等多重因素的影響，自2005年政府推動流感疫苗自製計畫以來至今進展有限。目前我國有充足且優秀的疫苗研發人力，但財源上往往依賴政府因應疫情爆發的計畫補助，一旦大流行疫情發生而不及應變，可視為國安層級問題。故加速發展我國疫苗自產能力，制定彈性適宜的國家疫苗政策，以及促進疫苗開發實為當務之急。

1. 來源
➤➤資料
∎【註1】：6/3- 衛生福利部疾病管制署「產官學研齊力開發，疫苗藥物指日可待」：https://bit.ly/2Cx978x
∎【註2】：自由時報)「專訪》高端陳燦堅︰疫苗等於國安產業國家應領頭開發」：https://bit.ly/30YX2D8
∎【註3】：Pansci 泛科學「燃燒吧，小宇宙！疫情之下，研發疫苗大絕招有哪些？」: https://bit.ly/3eu3beA
∎【註4】：更生日報「超前部署疫苗國家隊和經濟振興國家隊」：https://bit.ly/3hR3IJm

➤➤照片
∎【註3】
∎【註5】：中央社新聞粉絲團「防治武漢肺炎新進展長庚找到病患體內關鍵抗體」：https://bit.ly/2NvBeXX

2. 【國衛院論壇出版品免費閱覽】
∎國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽:
http://forum.nhri.org.tw/forum/book/

3. 【國衛院論壇學術活動】
➤http://forum.nhri.org.tw/forum/category/conference/

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近年台灣面臨人口老化、少子化、人口移動頻繁、貧富差距的社會現象，為因應此現象，政府成立衛生福利部，以有效彙整醫藥衛生與社會福利之資源與服務，提供整合性的服務措施及全方位的照護體系，給予民眾多方向的全人服務。完整說明，詳：https://bit.ly/3bjItNv )

國衛院論壇提供溝通平台，結合國內外專業人力，針對衛生醫療及社會福利問題之探討與增進國民健康福祉。

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2020-04-22 23:45:43 有 11 人按讚

--課程已於 2020 年 4 月更新--

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By 范琪斐

2020-02-09 23:38:41 有 5,662 人看過有 133 人喜歡

今年過年很不一樣，這個農曆新年我是吃年夜飯配肺炎新聞，而不是賀歲節目。今年的新年歌曲恐怕也要改成：每條大街小巷，每個人的嘴裡，見面第一句話，就是「口罩買到沒？」

這場疫情實在讓大家都很不好過，網路上謠言不斷、真假消息難辨，今天就要帶大家來瞭解一下，我們要對付的敵人究竟是什麼來頭。

我們先來正名一下，目前世界衛生組織WHO，暫時把病毒稱作「2019 novel coR0navirus」，簡稱2019-nCoV，中文翻譯是「2019新型冠狀病毒」。去年12月疫情爆發初期，中共衛生當局直接把矛頭指向「武漢華南海鮮市場」，還二話不說下令關門清洗，之後更堅稱沒有人傳人的證據，但權威醫學期刊《The Lancet》卻打臉說，去年12月1日發病的第一個肺炎患者，明明就沒有華南海鮮市場接觸史，而且一整個月下來，41名患者中，有三分之一都跟市場無關。

既然沒有「人傳人」，那沒去過市場的人，到底是從哪裡感染病毒的？北京當局給不出答案，再加上態度遮遮掩掩，這使得網路上傳言四起，有的甚至說中共其實正在秘密研發「生物武器」，病毒就來自武漢一間國家級的P4實驗室！

各種「腦補」繪聲繪影超精彩，但我們還是得用科學的角度來探討源頭。其實早在2002年SARS爆發後，中國科學院武漢病毒研究所專家「石正麗」，就帶著團隊到中國各地採集蝙蝠樣本，試圖找出SARS的病毒源頭，十多年來總共發現500款過去從未發現過的冠狀病毒，還在2018年公布了研究結果。

而這次的疫情爆發後，「石正麗」團隊就火速發表了最新論文，內容提到他們當年在雲南發現一種「中菊頭蝠」，從這種蝙蝠身上採集到的冠狀病毒「RaTG13」，和武漢肺炎冠狀病毒的序列，相似度高達96.2%，幾乎可以說兩種病毒是兄弟。

雖然目前無法證實，武漢肺炎病毒直接來自雲南，也無法得知，別的地方還有沒有更相近的病毒株，但專家根據現有證據推斷，很有可能是這種蝙蝠，把病毒傳染給中間宿主，然後中間宿主再把病毒傳染給人類，傳播模式就跟SARS大同小異。

不過大家有沒有發現，最近幾年來世界各地的新型傳染病，幾乎都跟動物脫不了關係。SARS病毒可能來自蝙蝠，H7N9禽流感來自禽鳥類，伊波拉來自猿猴，MERS疑似來自駱駝，全部都是人畜共通傳染病。

這些原本跟人類完全無交集的病毒，到底是怎麼跳到我們身上的？原因不外乎是吃「野味」，以及我們對野生動物棲息地的破壞。《下一場人類大瘟疫》的作者David Quammen幾天前就投書紐約時報說，病毒原本可能好端端的在蝙蝠洞裡，是人類活動把它釋放出來，今天爆發這樣的傳染病，恐怕是我們「自找的」。

接下來我們現在再來看看這個病毒的傳播力有多強。我們現在已經知道，武漢肺炎冠狀病毒是藉由飛沫傳染，美國疾病管制與預防中心CDC指出，傳播距離大約在6英呎，也就是1.8公尺內，比起麻疹、水痘病毒可以飛30公尺遠好得多。

再來我們要搞懂病毒的「基本再生數R0」，簡單來說就是一個病患平均可以感染多少人。如果能藉由醫療措施把R0降到1以下，就代表一個病人能再感染不到一個人，這個疾病也就能被撲滅了。

不過統計樣本和傳染模型的不同，會大幅影響R0的估算結果。目前WHO的數據最為保守，介於1.4到2.5之間，而倫敦帝國理工學院則估計2.6。光看數字好像有點不痛不癢，我們實際拿R0 2.6來算算看，如果5名武漢肺炎患者，每人能感染2.6人的話，在5個感染週期後，就會有368個人生病。拿季節性流感相比，平均一個病人會傳染給1.3個人，同樣以5名病患、5個感染週期來算，最後只會有45人生病。R0只差1.3個百分點，最後結果卻是差了8倍。這樣一比就「很有感」了吧？也難怪先前四名英美專家公布論文，說武漢肺炎R0高達3.6到4.0時，就嚇壞不少人。

儘管各國專家估算的R0不一樣，但怎麼看都覺得中共當局公布的確診案例數據好像…「太客氣」了，目前綜合各國專家發表的研究結果，實際感染人數恐怕上看10萬人，甚至更多。

美國「國家過敏與傳染病研究院」主任佛契就警告說，武漢肺炎病毒傳染性非常非常高，幾乎可以確定將成為大流行。還有許多專家不約而同提到，這波疫情令人聯想1918年的「西班牙流感」，當時爆發全球性H1N1甲型流感大流行，導致全世界5億人感染，至少5000萬人死亡，連當時的台灣也有4萬多人喪命。

大家可能會想，預防重於治療，現代醫學這麼發達，疫苗應該很快就能上市了吧？恐怕沒那麼樂觀，問題出在：第一速度，人體試驗的速度，第二還是速度，病毒變化的速度。

北京當局1月10日公布新型冠狀病毒的遺傳密碼後，各國醫藥專家爭相投入了這場疫苗競賽。美國國家衛生研究院就聯手生技公司Moderna聯手開發疫苗，預計三個月後，就能進行第一階段試驗。中國首富馬雲，也大手筆捐贈1億元人民幣，相當4.4億台幣，用於疫苗研發。香港大學微生物學系正在研究，可以同時預防武漢肺炎和流感的「鼻噴式疫苗」。

美國醫療保健產品大廠嬌生，也加入戰局，預計8到12個月內進行人體試驗。美國加州聖地牙哥Inovio實驗室更宣布，他們只花了短短3個小時，就設計出一款叫做「INO-4800」的疫苗，預計初夏以前就會進行人體試驗。

想當初2003年SARS爆發後，研究人員花了20個月的時間，才研製出可用於人體試驗的疫苗，到2015年茲卡病毒蔓延時，專家們已經將疫苗研發時間縮短至6個月，現在竟然只要3小時！“愛的迫降”我只看三集他就研發出來了，好犀利呀！不過別以為研發成功就沒事了，難是難在後面一系列的安全測試，無論怎麼壓縮時間，疫苗都必須經過動物測試，再經過人體試驗，整套流程差不多要一年時間。

再來就是，醫藥科技快，病毒變化更快！冠狀病毒是一種「核醣核酸RNA」病毒，偏偏RNA變異的速度很快，一旦變異個幾代，原先針對某種特定病毒所設計的疫苗，可能就完全失去效果了。加上冠狀病毒疫情往往來去一陣風，殺個你措手不及然後就銷聲匿跡，例如當年的SARS。

大家要知道研發一款疫苗，都是幾千萬、幾億在燒欸，這就很像大手筆製造了最新型的飛彈坦克，但等武器做好，敵人根本已經換了一批，或是早就消失了，還打什麼仗？

所以啊，現在不管研發疫苗或解藥，都是「遠水救不了近火」，我們只能勤快洗手，盡量避免前往疫區，保持距離以策安全。

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#12. 时间序列分析教程（一）：基本性质 - Jesse Yule's Blog

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#13. 時間序列分析 - R統計

不規則變動(I)：指資料隨機性的變動。不規則變動是除去長期趨勢、循環變動與季節變動後的隨機項。依據上述四個因素，時間序列的數學 ...

#14. 運用季節性時間序列預測模式在半導體製造業提升製程控制品質 ...

標題: 運用季節性時間序列預測模式在半導體製造業提升製程控制品質之研究－以化學機械研磨製程為例. A study applied seasonal time series forecasting model to ...

#15. 机器学习笔记- 时间序列的季节性 - CSDN

只要序列的平均值有规律的、周期性的变化，时间序列就会表现出季节性。季节性变化通常遵循时钟和日历——一天、一周或一年的重复很常见。季节性通常是 ...

#16. R_时间序列分解 - Amazon AWS

3、对季节性的预测非常刻板，基本假设中周期性是固定的，如果随着时间改变其周期性 ... 经典时间序列分解法对趋势-周期项的估计倾向于过度平滑数据中的快速上升或快速 ...

#17. 解释时间序列图的主要结果 - Support - Minitab

关于本主题 · 步骤1：查找异常值和突变 · 步骤2：查找趋势 · 步骤3：查找季节性模式或循环运动 · 步骤4：评估季节性变化是加法变化还是乘法变化 ...

#18. 第十三章时间序列分析 - 杨舒文

时间序列中的趋势可以是线性的，也可以是非线性的。 ② 季节性（S），又称季节变动，它是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。季节性中 ...

#19. [Day1] 時間序列分析：時間序列資料屬性拆解 - iT 邦幫忙- iThome

歡迎來到【時間序列分析與預測方法大全】第一篇！ ... Trend：時間序列變化的趨勢，例如比上個時間點增加/減少多少; Seasonality：時間序列中的短期循環（季節性）.

#20. 什麼是時間序列預測？ - Google Cloud

處理節慶效應、季節性與趨勢. 單一查詢一次可預測數千萬個時間序列。如果BigQuery 運算單元數量足夠，系統會同時執行不同的建模管道 ...

#21. 8 2 季节性时间序列模型

所谓季节性时间序列，是指具有某种周期性变化. 规律的随机序列，并且这种周期性的变化规律往往是. 由于季节变化引起。如果一个随机序列经过个时间间隔后观测数据.

#22. 时间序列的分解：水平、趋势和季节性 - 供应链管理专栏

时间序列可以分解为三种成分：水平部分（平均值），趋势部分（上升或下降），季节性部分（周期性的重复），剩余的就是随机变动，即前三者都没法解释 ...

#23. Chapter 7 Time Series and Dynamic Models

▫ 某些時間序列可能有時間趨勢、季節性等現象，以至於. 平均數會改變，下一節會再提到。 Graphical inspection of residuals. ○ 由於ARMA 模型使用ML 加以估計，而其背後 ...

#24. 時間序列分析–總體經濟與財務金融之應用–

季節性. 陳旭昇(國立台灣大學經濟學系). 時間序列分析–總體經濟與財務金融之應用– ... 時間序列資料與我們的生活息息相關, 舉凡股票價格, 實質國內生產.

#25. 非參數時間序列(NPTS) 演算法- Amazon Forecast

有可用觀察值的時間點稱為訓練範圍，而期望預測的時間點稱為預測範圍。 Amazon Forecast NPTS 預測具有以下變體：NPTS, 季節性NTTS, 氣候預測器和季節性氣候預測器. 主題.

#26. FORECAST.ETS.SEASONALITY 函數- Microsoft 支援服務

季節性服務不適用於網頁Excel iOS 或Android 版。傳回Excel 針對特定時間序列偵測到的重複模式長度。預測。ETS。季節性可以在FORECAST 之後使用。

#27. 1、非季节性时间序列分解 - 腾讯云

R中季节性时间序列分析及非季节性时间序列分析 ... ①SAM（Simple Moving Average）简单移动平均，将时间序列上前n个数值做简单的算术平均。

#28. 國內航空載客現況與預測 - 逢甲大學

關鍵字：ARIMA 分析、時間序列回歸法、分解法、指數平滑法、樣本外預測、. Durbin-Watson Test ... 資料若有季節性趨勢，則可能需要做季節差分。

#29. 基于时间序列分解法预测肾综合征出血热发病趋势和季节性

方法应用时间序列分解法分解中国2011 — 2016年HFRS的发病趋势和季节性，以剔除季节变动因素（S2）的非季节性数据建模，再乘以S2为最终预测模型，回代检验评价其预测精度。

#30. 時間序列分析| 誠品線上

... 第七節利用古典分解法預測時間序列一、季節因素的運算二、消除季節性因子以顯現趨勢三、季節的調整第八節利用迴歸模型預測時間序列第九節結語第三章時間序列分析： ...

#31. [Data Science]時間序列分析初探（3）. 前言 - Medium

seasonal_periods指的是季節性週期，根據資料Pattern，可以自行決定週期的長短，以天為單位，目前示範的資料是以七天為一個週期配適模型。trend/seasonal參數是模型的參數 ...

#32. Python时间序列预测| 经典季节性分解 - 墨天轮

所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性Seasonality和随机残差Residuals。季节性分解是将时间序列抽象分解为系统和非 ...

#33. “时间序列”平台概述 - JMP

“时间序列”平台支持您探索在这些数据类型中找到的模式和趋势，然后可以使用这些模式和趋势来预测未来发展。时间序列数据所共有的特征包括季节性、趋势和自相关性。季节性 ...

#34. 季节性的分析才不简单，小心不要在随机数据中也分析出季节性

给出了几行代码，可以生成时间序列分解的可视化。 • 给出了如何移除时间序列中的季节性成分，从而在构建预测模型之前可以先拥有一个稳定的时间 ...

#35. [解說多重季節性時間序列資料的特徵工程] 機器學習（Machine ...

機器學習（Machine Learning）的應用中，很常遇到時間序列資料（Time Series Data）。而時間序列資料又常常含有季節性（Seasonality），比如每天都有 ...

#36. 基于趋势和季节性的时间序列预测 - 网易

分析时间序列的趋势和季节性，分解时间序列，实现预测模型. 时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、 ...

#37. 统计学原理(Statistic)

有趋势的序列，包括线性的或非线性的趋势. 有趋势、季节性和周期性的复合型序列 huhuaping@. 第06章时间序列分析和预测. 6.1 时间序列及其分解.

#38. 季節指數法 - 中文百科知識

季節指數法是以時間序列含有季節性周期變動的特徵，計算描述該變動的季節變動指數的方法。統計中的季節指數預測法就是根據時間序列中的數據資料所呈現的季節變動規律性 ...

#39. 季节解构模型-统计分析 - 马克威算法

通常呈循环型时间数列的有期货价格、商业周期等等。 4）直线趋势型：序列显示出一定的倾向性，即在一段时间内呈现逐步增加或逐步减少的趋势。如 ...

#40. 基于统计信号处理的时间序列预测模型选择方法 - Google Patents

所述输入时间序列的特性包括幅值连续性、长记忆特性、季节性和趋势性；. 步骤2、对输入时间序列进行特性分析，获取时间序列种类与候选预测模型的映射关系；. 步骤3、 ...

#41. 大量時間序列之預測與叢聚分析__臺灣博碩士論文知識加值系統

本論文主要聚焦於兩個與時間序列大集合分析的主要主題：預測（forecasting）與 ... 單步法使用單一OLS-LR模型、使用趨勢、季節性、時間序列延遲（lag）和領域相關的橫 ...

#42. 用数据预测未来：时间序列分析 - 人人都是产品经理

了解序列发展趋势：即序列图，确定乘性还是加性; 进行季节因素分解; 建模; 分析结果解读; 预测. 1、定义日期标示变量. 时间序列的特点就是数据根据 ...

#43. 明年之預估需求季平均銷售量(1100/4) 季節因子明年之需求預測

預測=趨勢因子＋季節因子. a.加法性. b.乘法性. 季節變動的形態. 時間序. 列分析. 季節因子：為一修正值，是時間序列分析中，針對季節所做的調整量。

#44. 什么是时间序列(time series) - 上海卡贝信息技术有限公司

通常呈季节型时间序列的有月社会零售额，与气候有关的季节性商品季度、月度销售量等等。 3.循环型时间序列. 循环型时间序列的走势也呈周期性变化，但他不是在一个不变 ...

#45. 季節週期性變化預測－機器學習的時間序列模型 - CIO Taiwan

季節週期性變化預測－機器學習的時間序列模型 ... 先前『銷售AI化!看資料科學家如何思考，用Python打造能賺錢的機器學習模型』一書已經實 ...

#46. 時間序列分析與應用 - 智勝文化

第1章簡介第2章平穩時間序列模型第3章非平穩時間序列模型第4章ARIMA模型之建立第5章季節性時間序列模型第6章預測第7章轉換函數模型第8章介入模型與離群值分析第9章多 ...

#47. 淺談醫療健康領域之時間序列方法應用--以類流感疫情爆發點之 ...

根據這些性質，我們可以採用季節性時間序列模. 型來建構分析模型，在此使用Box and Jenkin (1976) 所提出的Seasonal. ARIMA，並以健保資料庫2001-2012 年的類流感週 ...

#48. 基于趋势和季节性的时间序列预测实战 - 搜狐

本文主要介绍时间序列预测并描述任何时间序列的两种主要模式(趋势和季节性)。并基于这些模式对时间序列进行分解。最后使用一个被称为Holt-Winters季节方法 ...

#49. 季节性ARIMA模型-SPSSPRO帮助中心

季节性 ARIMA模型能识别数据的周期性效应（包括季度、月度、年度等），进而对数据进行有效的预测。 # 2、输入输出描述. 输入：1个时间序列数据定量变量输出：未来N天的 ...

#50. ARIMA 時間序列預測方法

在預測規劃圖表、表格和報表中，季節性ARIMA 模型不包含(t) 元件，雖然計算中有使用該元件。預測規劃ARIMA 模式不會透過非季節性或季節性差分，配適常數資料集或可轉換至 ...

#51. 如何将时间序列数据分解为趋势和季节性 - 看云

时间序列分解涉及将一系列视为水平，趋势，季节性和噪声分量的组合。分解提供了一个有用的抽象模型，用于一般地考虑时间序列，以及更好地理解时间序列分析和预测中的 ...

#52. 基于SPSS的时间序列分析 - 一起大数据

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。了解序列发展趋势：即序列图，确定乘性还是加性. 进行季节因素分解. 建模. 分析结果 ...

#53. 第14 章：預測分析 - 學習SAS 平台- GitBook

首先SAS Visual Forecasting 主要是進行大規模自動化的時間序列預測進階分析，其 ... 主要用於時間序列的有效統計分析的工具，像是轉換，分解，間歇性，季節性，平穩 ...

#54. 季節性的分析才不簡單，小心不要在隨機數據中也 ... - 香港矽谷

雷鋒網AI 科技評論全文編譯如下。最近有人找我幫忙，具體是要某個時間序列中的「季節性」程度如何。聽起來彷彿很 ...

#55. 18 時間數列分析與預測

長期趨勢，循環變動，季節變動. 及不規則變動所組成。 ②時間數列的各個觀察值通常互有關聯，唯時間相隔越長. ，關聯性越小。 ③ ...

#56. 如何将时间序列数据分解为趋势和季节性- ml-mastery-zh - GitHub

#57. 時間序列預測轉換：預測度量 - Salesforce Help

在CRM Analytics 中，透過時間序列預測，以根據對明天的預測做出今天的決策。 ... 您可以使用「資料準備」配方中的「時間序列預測」轉換來根據歷程資料和季節性執行 ...

#58. 时间序列预测法_百度百科

时间序列预测法其实是一种回归预测方法，属于定量预测，其基本原理是:一方面承认 ... 季节趋势预测法根据经济事物每年重复出现的周期性季节变动指数，预测其季节性变动 ...

#59. LSTM-MSNet：利用对具有多个季节性模式的相关时间序列集的 ...

对于当今的许多行业而言，生成具有多个季节性周期的时间序列的预测是一个重要的用例。要在这些情况下生成更准确和有意义的预测，必须考虑到多季节模式 ...

#60. 作業管理》需求預測 - 風雲集

（一）「天真預測法」（Naive Forecast）：使用時間序列的前一期數值當做預測基礎，可用於穩定序列、季節性變異或趨勢。（二）「平均法分析技術」：歷史 ...

#61. R语言时间序列分析复杂的季节模式 - 稀土掘金

当时间序列数据的频率高于季度或月度时，许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍。澳大利亚蒙纳士大学的研究人员在美国统计协会杂志（JASA）上 ...

#62. 时间序列分析浅谈-鸟哥笔记

平稳序列是不存在趋势只存在随机性的序列，非平稳序列则是包含趋势、季节性和随机性的序列。从最广泛的形式来说，时间序列分析是关于推断过去一系列数据 ...

#63. 时间分解和预测—ArcGIS Insights | 文档

时间分解和预测将应用使用LOESS (STL) 方法的季节性趋势分解方法来计算时间序列的分量。示例. 一个环境组织正在研究空气质量随时间的变化。时间分解可用于确定季节性对 ...

#64. 状态空间模型在季节性时间序列中的应用-手机知网

状态空间模型在季节性时间序列中的应用,状态空间模型;;SARIMA模型;;社会消费品零售总额;;Kalman滤波;;EM算法,时间序列分析是一种重要的现代统计分析方法,广泛地应用于 ...

#65. R语言与时间序列分析（二） - 简书

我们用的是《商务与经济统计》中的时间序列分析数据，这是一个关于四年每个 ... 以上四幅图中，分别为原始时间序列数据、数据的趋势、季节性因素以及 ...

#66. 用python做时间序列预测三：时间序列分解 - 博客园

在初始概念篇中，我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成，本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。分解的使用场景有很多， ...

#67. 時間序列預測法:定義,步驟,基本特徵,分類 - 中文百科全書

這種方法可以用來分析生產、銷售、原材料儲備、預計資金周轉需要量等方面的經濟事物的季節性變動；b．移動平均法。即套用移動平均數計算比例求典型季節指數。市場壽命周期 ...

#68. 时间序列季节调整与PBC 版X-12-ARIMA 方法（软件）介绍

解决这一缺陷的方法是使用月度或季. 度环比指标反映经济波动，但由于经济、生产活动有季节性，环比指. 标受季节波动影响，如7 月份蔬菜水果大量上市，春节前消费旺盛，.

#69. 開啟我的收藏夾-- Python時間序列分析篇 - tw511教學網

為什麼只進行季節因素的分解？如何根據序列圖來判斷模型的乘性或加性？ ARIMA模型. 範例一：.

#70. 关于时间序列分析（TSA），你需要知道这15个词

趋势表示时间序列数据在长时间内的大致方向，可以是增加（向上）、减少（向下）或水平（静止）。 3 季节性（Seasonality）. 季节性是指在时间、方向和幅度 ...

#71. 浅谈季节性规律对尿素价格的影响

本文选用山东德州华鲁恒升小颗粒尿素出厂价，使用时间序列的分解模型，将影响尿素价格的因素拆分成趋势性、季节性、随机性三项，尝试探讨季节性规律对 ...

#72. 基于R语言时间序列分析（三）：趋势性、季节性和周期性

时间序列（Time Series）具有一些较为常见的特征：趋势性（Trend）：在一定时间段内的单调性，一般而言斜率是固定的。（也就是说，在一个时间段内， ...

#73. 时间序列分析浅谈- 技术文章日志

这样数据中的趋势项,季节项等无法消除, 从而在残差分析中无法准确进行分析。 2.1. 平稳性检验.

#74. 時間序列分析與預測| 天瓏網路書店

本書以介紹時間序列分析與預測技術為主,以大量案例為輔, 詳細介紹ARIMA模型的機理與應用、季節性調整的原理與操作的方法、離群值的檢測與處理、傳遞函數與動態回歸等 ...

#75. 时间序列分析小册子 - BetaPlus 小组

量化投资的交易者的目标是利用统计建模来识别金融时间序列中潜在的趋势、季节变化和序列相关性。利用一个好的模型，金融时间序列分析的主要应用包括：.

#76. 基于季节性时间序列的物流企业货运需求预测研究与应用 ...

探讨对时间序列的短期趋势预测是直接曲线拟合还是“剔除”季节性后再拟合，对于趋势模型的选择，对比多项式拟合和Logistic曲线拟合的效果，同时假设季节因素对每个月的 ...

#77. 用于准确预测混合季节性变化和趋势的时间序列模型LaST。

三个要点 ✔️ NeurIPS 2022年接受的论文。提出了LaST，一个包含多种波动趋势的时间序列数据的预测模型，包括季节性（周期性）波动和趋势

#78. 在R 中执行时间序列分析和预测 - 迹忆客

例如，我们可以将时间序列箱线图区分为其季节性分量。在R 中使用 decompose() 和 stl() 函数执行时间序列分析. 通常，时间序列具有趋势、季节变化 ...

#79. 分析之前的時間序列資料處理 - 政治大學

階差分轉換成穩定時間序列資料。 2.2 資料具季節性. 若我們關注的資料變數有季節性問題，則我們必須對相關資料進行季節性調. 整，同學亦可利用Eviews所內建的季節性 ...

#80. 干货：手把手教你用Python进行时间序列分解和预测 - 矩池云

如何获得季节性调整值？ STL分解法. 时间序列预测的基本方法：. Python中的简单移动平均（SMA）. 为什么使用简单移动平均？

#81. 时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型

它假设数据是平稳且没有趋势性与季节性的。通俗来说就是以后的预测值都等于最后的值。这种方法很明显适用情况极少，所以我们重点通过这个 ...

#82. SPSS时间序列：季节性分解 - CDA数据分析师

一、季节性分解（分析-预测-季节性分解）“季节性分解”过程可将一个序列分解成一个季节性成分、一个组合趋势和循环的成分和一个“误差”成分。

#83. 应用时间序列分析（3）趋势| nex3z's blog

均值函数体现了时间序列的趋势，趋势可能是难以琢磨的。 ... 考虑对季节性趋势进行建模和估计，假设观测到的序列可以表示为. Yt=μt+Xt.

#84. 时间序列研究| 开放健康知识库

时间序列研究. 季节性，趋势和预测：您需要知道的. A. 作者：Anthony Cabos. 一周前已更新. 本文将详细介绍时间序列。这项研究的目的是分析这些系列的行为，以了解其 ...

#85. 金融时间序列入门（三）--- 季节模型 - 雪球

所谓季节指数就是用简单平均法计算的周期内各时期季节性影响的相对数。 xij=x¯⋅S ...

#86. 一文解讀時間序列基本概念 - 古詩詞庫

可參見瞭解更多關於這類資料的時間序列分析的多種方法。時間序列分解. 時間序列由四個部分組成：. ：季節性成分. ：趨勢性 ...

#87. 如何使用SPSS进行季节性分解

周期性分解是将时间序列分解为周期性成分、组合趋势，以及循环成分和误差成分的一种方法，基本原理是比率移动平均值统计方法。 2.数据样本. 2. 图2：数据 ...

#88. Ch 03 預測

天真預測法; 平均法分析技術. 9/11/2010. 第3章預測. 天真預測法(naive forecast). 使用時間序列的前一期數值當做預測基礎，可用於穩定序列、季節性變異或趨勢。

#89. 时间序列预测的7种方法 - 标点符

数据准备 · 方法1：朴素法 · 方法2：简单平均法 · 方法3：移动平均法 · 方法4：简单指数平滑法 · 方法5：霍尔特(Holt)线性趋势法 · 方法6：Holt-Winters季节性 ...

#90. 独家｜手把手教你用Python进行时间序列分解和预测 - 腾讯

如何获得季节性调整值？ STL分解法. 时间序列预测的基本方法：. Python中的简单移动平均（SMA）. 为什么使用简单移动平均？

#91. 基于趋势和季节性的时间序列预测实战-技术圈

推荐关注↓本文主要分析时间序列的趋势和季节性，分解时间序列，实现预测模型。时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在.

#92. 《統計學》筆記：第13章時間序列分析和預測 - 台部落

時間序列中除去趨勢、週期性和季節性之後的偶然性波動，稱爲隨機性，也稱不規則波動。加法模型additive model. 時間序列的成分可以分爲4種，即趨勢（T） ...

#93. EXCEL篇—時間序列分析（季節指數法） - 每日頭條

當我們的時間序列數據如果具有季節性周期變化（受季節更替等因素影響，序列依一固定周期規則性的變化，又稱商業循環）的時候，我們一般就會採用季節 ...

#94. 時間序列分析- 2023

经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据 ... 季节性：当一个时间序列受到季节因素(日小时、周、月、年等)的影响时， ...

#95. 時間序列- 維基百科，自由的百科全書

分析非平穩的時間序列變數，可從尋找結構關係入手（例如尋找上述常數b），把非平穩的時間序列平穩化。共整合性編輯 · 克萊夫·格蘭傑在1981年一篇論文中引入了「 ...

#96. 時間序列分析- 2023

时间序列广泛应用于数理统计、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融、天气 ... 利用自相關分析法可以測定時間序列的隨機性和平穩性，以及時間序列的季節性。

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