课程内容概览:
第一章:时间序列分析的概念
1.时间序列分析基本概念
2.趋势分析
3.分解模型
第二章:时间序列平滑方法
1.移动平均
2.单参数指数移动平均
3.双参数指数移动平均
4. Winters方法
第三章:ARIMA模型
1.准备知识:协方差与相关系数、自相关函数与偏自相关函数
2.AR(p)模型
3.MA(g)模型
4.ARMA(p，q)模型
5.ARMA(p，d,q)模型
6.多元时间序列分析简介
第四章:连续流控制图
1.适用于实时监控的I-MR控制图
2.时间序列-AR残差控制图
3.实时监控小偏移量的单值CUSUM和EMWA控制图
4.自变量自相关与因变量自相关“联合建模”控制图
5.适用于离散型数据的实时监控的方法
6.连续流控制图的应用(机器参数&全检数据
7.连续流控制图导入方案及软、硬件需求