您好，根据您的要求，以下是刘勰时序论文的题目：1.时序分析在社会网络分析中的应用2.时序分析在虚拟社会中的应用3.时序分析在智能家居中的应用4.时序分析在智能交通系统中的应用5.时序分析在智能医疗系统中的应用6.时序分析在智能安全系统中的应用7.时序分析在自然语言处理中的应用8.时序分析在智能商业系统中的应用9.时序分析在智能制造系统中的应用10.时序分析在智能环境监测系统中的应用
1. 刘勰的时序论文：探索时序数据分析的机会与挑战2. 刘勰的时序论文：深入探索时序数据挖掘的新方法3. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘在智能系统中的应用4. 刘勰的时序论文：基于时序数据的模式识别方法5. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的机器学习方法6. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的深度学习方法7. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的自然语言处理方法8. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的模式识别算法9. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的统计分析方法10. 刘勰的时序论文：基于时序数据的聚类分析方法
刘勰时序论文的题目包括：《基于非线性时序分类的全局特征选择方法》、《基于重叠时间序列模型的心电图分类》、《时序数据分类中的哈希映射》、《基于时序检测器的行为表征识别》、《基于最小距离聚类-支持向量机方法的时序数据分类》。
你看看（自然科学）吧~里面有不少关于空气质量的研究论文~~
在水文年鉴里找,或者是一些气象局对外公布的数据.如果就需要100个你可以找相关文章,100个不多,一般文章里都有!
SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。下文是我为大家整理的关于spss统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计分析软件SPSS的特点和应用分析
【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验
一、前言
统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业 毕业 论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的 爱好 者。本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点
(一)操作简便
SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便
具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计 方法 的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大
具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。
(四)全面的数据接口
能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件， Excel 的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt，word，PPT及html格式的文件。
(五)灵活的功能模块组合
SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。
(六)针对性强
SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且现在很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS，像薛薇的《基于SPSS的数据分析》一书也较适用于初学者。而那些熟练或精通者也较喜欢SPSS，因为他们可以通过编程来实现更强大的功能。
三、实例分析――两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)
例题：为了调查甲、乙两地土壤对 种植 同一种西瓜有没有影响，从这两个产地分别随机抽取同种的8只和7只西瓜，称重后得重量(市斤)如下：
甲(斤)：、、、、、、、
乙(斤)：、、、、、、
问：根据样本数据检验两地的土壤对种植西瓜在重量上是否有显著差异?
解：建立假设 H0：甲乙两地的西瓜重量没有显著差异;
H1：甲乙两地的西瓜重量有没有显著差异。
然后根据上面给出的数据建立数据文件，注意数据文件中有一个表示重量数据的变量和一个表示地区分组的变量。最后在数据编辑窗口进行检验。检验的具 体操 作过程如下：
第一步：单击Analyze Nonparametric Test 2 Independent Sample，打开Two-Independent-Sample对话框(见图1)。
第二步：选择检验的变量进入检验框中，选择分组变量进入Grouping Variable框中，单击Define Group键，打开Define Group对话框，将分组变量值分别键入两个框中，单击Continue返回主对话框(见图2)：
第三步：在Test Type栏中，确定检验方法。
SPSS中提供了四种检验方式，几种检验方法侧重点不同，但都是先把两样本数据混合排序，再从不同的角度分析并检验两个独立总体的分布是否有显著的差异。有时这几种检验结果可能不一样，所以要结合数据的探索分析考察数据的分布状况作出结论。本文选择了常用的Mann-Whitney U曼―惠特尼检验和Kolmogorov-Smirnov Z K-S检验。
第四步：选择输出的结果形式及缺失值处理方式;
第五步：单击OK，得输出结果。
所以，以上两种检验结论是一致的。也就是说在两地种植的同一种西瓜地重量没有显著差异。
参考文献
[1]杜志渊.常用统计分析方法―SPSS应用[M].山东人民出版社,2011.
[2]刘宁元.运用SPSS对高职专业课程成绩进行相关分析[J].电脑与电信,2007(3).
[3]井海立.SPSS在数学试卷统计分析中的应用[J].科技信息(学术版),2006(10).
试谈SPSS软件在考试数据统计分析中的应用
摘要： SPSS软件是数据统计分析的一个重要的工具。本文作者利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行了统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤，文中的方法对考试研究人员具有一定的指导意义。
关键词： SPSS软件 考试数据 统计分析 操作步骤
1. 引言
一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对 教育 招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。
2. SPSS分析软件简介
“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。
下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。
3. 相关性分析
教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。
Pearson相关系数法计算公式：
式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。
Spearman相关系数法计算公式：
r=1-(2)
式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。
Cronbach a信度系数法计算公式：
α= 1-(3)
式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。
对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。
数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。
我们以SPSS 版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：
(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。
(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。
(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。
(4)对话框中的 其它 选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：
上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。
Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：
(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。
(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。
(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。
4. 选择题的选项分析
在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。
教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。
我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文
我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。
检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。
数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。
SPSS数据统计分析的步骤如下：
(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。
(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。
(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。
(4)点击【OK】，输出软件运算结果。
我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。
假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。
5. 结语
SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。
参考文献：
[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，2006.
[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.
[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，2007.
猜你喜欢：
1. 统计学数据分析论文
2. spss统计分析实习心得
3. 统计学学年论文
4. 统计学分析论文
统计年鉴或者（中华人民共和国国家统计局网站），
那你问的这个是哪个
文段在内容上：以中心、意思相联系（思想感情）来答在结构上：总分总文段在开头：总起全文文段在中间：承上启下文段在结尾：总结全文或照应主题或首尾呼应。
我们用机器学习模型通过对历史数据来学习拟合，从而来对未来进行预测。这次分享我们主要以传统 主要从这三个方面来展开对时序分析 时序分析是一个比较有特点研究领域，这个领域始于对金融业，例如股市趋势预测、投资风险评估。后来有渗透到其他领域，对未来市场预测、动态定价、用电量预测以及在生物医药也有其一席之地。数学定义一般都是比较简短、严谨和抽象的语言来描述一个概念。按时间序列排序的一组随机数变量. 表示一个随机事件的时间序列，简记为 在时序预测中，每一个数据也就是我们看到的数值其实都是一个随机变量的观察值，随机变量服从一定分布。其实我们看到值也可以称为观察值其实是时间随机序列的一个实现，或者叫做实例，所有我们看到历史数据就是随机时间序列一组样本。 其实我们通过分析来把握这个随机时序的性质 因为我们知道每一个点都是服从整体分布。只要我们通过数据得到这些随机时序的性质，也就是掌握随机变量的模样。其实就是一个数理统计过程，也有点类似机器学习中生成模型。 其实上面就简述了时间序列任务总体方案 有了整体方案，我们一步一步按照这些步骤去去做，然后把需要填填上就完成时序预测。 上面内容一看任务的关键步骤就是时间序列分析，那么什么是时间序列分析呢？一句话时间序列分析就是对时间序列进行统计分析。 那么具体分析方法有那些呢？主要有两种，分别是描述性时序分析和统计时序分析。 时间序列分析理论中有两种平稳性定义 所谓严就是说严平稳的所有统计性质都不随时间的变化而变化。这是严平稳性质也是严平稳的定义. 以后我们对于一些概念都可以尝试用数学语言描述一下，也称协方差平稳(covariance stationary)、二阶平稳(second-order stationary)或宽平稳(wide-sense stationary)，弱平稳时间序列的一阶矩和二阶矩不随时间的变化而变化。 判断时间序列的平稳性有助随后选择模型，那么的平稳性是时间序列一个重要性质，可以用来给时间序列进行分类。 我们会谈谈严平稳和弱平稳之间的关系，满足严平稳的序列具有弱平稳性，但是严平稳并不能全部涵盖弱平稳。为什么说严平稳并不能全部涵盖弱平稳?这是因为柯西分布是严平稳时间序列，但是不存在二阶矩或一阶矩，所以柯西分布就是不满足弱平稳的严平稳。 当时间序列为正态分布序列，则由二阶矩描述了正态分布的所有统计性质，此时弱平稳的正态序列也是严平稳。 因为在实际中多数时间序列都是弱平稳，所以今天我们也要重点谈谈弱平稳。 如果时间序列 的二阶矩有限 我们看随着时间变化，时间序列的均值是一个常数。 方差同均值一样也是常数，方差是二阶矩 协方差也是二阶矩，不同时刻的点是否有规律性，因为弱平稳的协方差或者准确地说自协方差是一个时间间隔的函数。当时间间隔协方差是相当的，当间隔不相同的时候对应协方差就不相同，当 s 变化 就会变化 其实我们就是在找 和 之间的关系，这里用 s 表示不同的时间间隔，例如 那么也就是说弱平稳时间序列的自协方差只与时滞 s 有关，与时间的起始位置 t 无关。 自协方差 简记为仅与时滞s 相关的一元函数形式 当 时， 就等同于方差 平稳时间序列的自相关系数也可以简记为与时滞 s 相关的一元函数形式 如果一个模型生成时间序列是平稳的，那么就说明该模型是平稳，否则就是非平稳的 这里有一段话大家可以理解一下，AR、MA和ARMA模型都是常用的平稳序列的拟合模型，但并非所有的AR、MA和ARMA模型都是平稳的。 好我们回到线性差分方程，我们重点说一下差分方程两种表达方式，其中我们先说一下什么是滞后算子。 假设已知时间序列 和 有如下关系 其实就是我们不用 来表示 是的y 而表达成为 就是我们在程序中看到 lag 也有用 B 表示的，以此类推 所以用滞后算子表达出多项式典型的 p 阶线性差分方程为今天我们主要说时间序列的一些推导公式，之前看些资料，其中关于时间序列中常用AR模型、MA模型背后推导说的比较深，不易于理解。最近看了一些资料，适当地总结一些。 时间序列虽然简单、但是要是想真正弄懂也需要花费一些功夫，将序列分解为一下形式。这通过加法模型将这些项来表示时间序列，其中趋势项和季节项我们是可以通过模型来拟合，因为他们都是有规律可循的，需要我们能够通过模型学出来GPD 就是一个趋势模型，而且是随着时间而不断成指数增长。 超市的人流，具有周期性，每周的人流在周末人流要相对于周一到周五人要多一些。每天人流下午要相对于上午人流要多一些。那么也就是说明我们对 ,我们之前讨论过时间序列是一个随机过程，也就是 的联合分布，通常我们研究一个联合分布是一个比较复制的问题。 这是我们在统计模型时候，最早的NPL 分析用到链式法则来表示联合概率一种 学习过概都知道条件概率，时序每一个时刻随机变量都是和他之前的随机时间点的概率是相关。这就是联合概率，要计算这个联合概率是需要相当大的计算量。当 a 小于 1 说明模型是稳定，反之说明模型是不稳定，为什么会有这样结论。我们可以结合小球的落地原理来项这个问题。 其实我们非齐次项差分方程 下面是差分方程通解其中 B 也即是滞后算子L,这里用 B 来表示，这里还是再演示一下吧接下来计算特征解，提取左边 可以表示无限变量只和形式，这个大家应该不会陌生，而且 类似 ，所以替换替换等比数列之和。重点相关性研究 和 可以用 计算出来。AR序列相关性是随着负指数衰减，MA(q) 模型是有限相关性， 有限时间序列相关 根据均方差最小原则，来进行预测 也就是我们讨论的AR模型，那么AR模型就可以用于时间序列分析这样时间序列步长间隔相同间分布是一致，这样时间序列才是平稳的时间序列。线性filter这是研究时间序列另一种模型，通过频域来研究时间序列
时间序列好发论文。根据查询相关公开信息资料显示，从系统论的角度看，时间序列就是某一系统在不同时间（地点、条件等）的响应，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
时间序列数据挖掘研究论文提纲 论文摘要: 随着计算机与信息技术的普及和大容量存储技术的发展,人们在日常事务处理和科学研究中逐渐积累了大量宝贵数据,这些数据背后蕴藏着对决策有重要参（略）.如何从这些历史数据中提取需要的信息正成为数据挖掘领域（略）在现实生活中,时间是数据本身固有的因素,在数据中常常会发现时序语义问题.时序数据的出现使得有必要在数据挖掘中考虑时间因素.时序数据在现实生活中广泛存在,如金融市场、工业过程、科学试验、医疗、气象、水文、生物信（略）储规模呈现爆炸式增长.因此对时间序列数据挖掘问题进行深入研究是非常必要和富有挑战性的. 从20世纪末开始,复杂网络的研究已经渗透到生命科学、数理学科和工程学科、社会科学等众多不同的领域.对复杂网络的研究,已成为科（略）个极其重要的富有挑战性的课题.其研究热点之一是寻找复杂网络中的社团结构,事实上这个过程就是一个聚类的过程,所以研究复杂网络社团划分新算法,对于时间（略）重要意义. 本文结合时间序列数据挖掘和复杂网络理论,开展了如下的研究工作: 综述了时间序列数据挖掘和时间序列模式挖掘的研究现状,指出了研究的现实意义.介绍并分析了最具代表性的... With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted） potentially useful knowledge is hided behind how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association serie... 目录:摘要 第4-5页 Abstract 第5页 1 绪论 第8-16页 ·选题背景 第8-9页 ·国内外研究现状 第9-14页 ·数据挖掘研究现状 第9-11页 ·时间序列数据挖掘的研究现状 第11-12页 ·序列模式挖掘研究现状 第12页 ·频繁趋势挖掘的研究与发展 第12-13页 ·聚类问题的研究现状 第13-14页 ·本文主要研究内容 第14-16页 2 研究背景 第16-24页 ·数据挖掘与知识发现 第16页 ·数据挖掘的起源 第16-17页 ·引发数据挖掘的挑战 第16-17页 ·相关领域对数据挖掘的`推动 第17页 ·数据挖掘的过程 第17-18页 ·数据挖掘的分类 第18-20页 ·数据挖掘的方法 第20-22页 ·数据挖掘系统 第22页 ·数据挖掘软件的评价 第22-24页 3 时间序列数据挖掘 第24-36页 ·时间序列 第24-25页 ·时间序列概念 第24页 ·时间序列分类 第24-25页 ·时间序列数据挖掘研究 第25-28页 ·序列模式挖掘 第28-34页 ·问题描述 第28页 ·序列模式挖掘 第28-29页 ·序列模式挖掘算法分析与比较 第29-34页 ·时间序列聚类分析 第34-36页 ·复杂网络社团划分方法 第34页 ·时间序列聚类与复杂网络社团结构划分 第34-36页 4 模糊频繁模式挖掘研究 第36-44页 ·趋势分析 第36页
论文的摘要是对整篇论文的归纳和总结，摘要里要表现出你的首要观念，简略归纳你的证明进程，写出你的首要定论，最佳列出你的论文的立异点，让读者对整篇论文有大致了解。我给你一篇自个写的。助人为乐。
毕业论文参考文献汇总
大学生活要接近尾声了，毕业论文是毕业生都必须通过的，毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式，写毕业论文需要注意哪些格式呢？以下是我精心整理的毕业论文参考文献，希望能够帮助到大家。
1、唐国兴，计量经济学——理论、方法和模型，复旦大学出版社，1988。
2、张寿、于清文，计量经济学，上海交通大学出版社，1984。
3、邹至庄，经济计量学，中国友谊出版公司，1988。
4、古扎拉蒂 计量经济学(上，下)，中国人民大学出版社2000年中译本。
5、伍德里奇，计量经济学导论——现代观点，中国人民大学出版社2003年中译本。
6、William H. Greene, Econometrics, 4th ed. 清华大学出版社2001年影印本。
7、汉密尔顿，时间序列分析，中国社会科学出版社1999中译本。
8、易丹辉，数据分析与Eviews应用，中国统计出版社2002。
9、张晓峒主编，计量经济学软件Eviews使用指南，南开大学出版社2003。
10、拉姆.拉玛丹山《应用计量经济学》，机械工业出版社2003中译本。
11、Box, Jenkins, Reinsel《时间序列分析：预测和控制(第三版)》，中国统计出版社，1997年中译本。
12、陆懋祖《高等时间序列计量经济学》，上海人民出版社，1999。
13、韩德瑞、秦朵《动态经济计量学》，上海人民出版社，1998。
14、谢识予、朱弘鑫《高级计量经济学》复旦大学出版社，2005。
15、弗朗西斯《商业和经济预测中的时间序列模型》，中国人民大学出版社，2002。
16、朱平芳《现代计量经济学》，上海财经大学出版社，2004。
17、Pindyck R S, Rubinfeld D L, Econometrics Models and Economic Forecasts, 4th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1998.
18、Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.
19、Wallace T D, Silver J L. Econometrics-An Introduction. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1988.
20、Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.
[1] 刘晨艳. 浅谈幼儿师范学校数学课程改革[J]. 文理导航（中旬）. 2013（01）
[2] 张奠宙等编着.数学教育学导论[M]. 高等教育出版社， 2003
[3] 黄瑾，学科教学知识与幼儿园教师的专业发展[J]. 幼儿教育. 2011（36）
[4] 鲍宇，幼师生职业口语素养培养的研究[D]. 华东师范大学 2007
[5] 杨洁，幼师生学习倦怠的现状调查[D]. 内蒙古师范大学 2013
[6] 萨如拉，蒙汉幼师生心理健康问题研究[D]. 内蒙古师范大学 2013
[7] 张奠宙等编着.数学教育学导论[M]. 高等教育出版社， 2003
[8] 矫德凤等编.幼儿计算教学法[M]. 人民教育出版社， 1987
[9] 曹才翰，章建跃着.数学教育心理学[M]. 北京师范大学出版社， 1999
[10] 沈誉辉，培养中职学生数学应用意识的探索[J]. 现代教育科学. 2006（06）
[11] 王子兴，论数学素养[J]. 数学通报. 2002（01）
[12] 龚劭（丰刀女）. 幼儿在数学领域发展的现状与幼儿园数学教育问题的个案研究[D]. 华东师范大学 2003
[13] 张丽，幼小数学教学衔接问题研究[D]. 广西师范大学 2010
[14] 邹晴，我国全日制小学教育硕士培养模式的探究[D]. 首都师范大学 2014
[15] 车艳，小班幼儿家庭中数学教育的调查研究[D]. 苏州大学 2009
[16] 连玥，家长对幼儿园教育需求的研究[D]. 河南大学 2009 师范大学 2009
[17] 孙永清，幼师生学习动力匮乏的原因及对策研究[D]. 东北师范大学 2007
[18] 郑向梅，农村教育硕士生的`教师教学满意度研究[D]. 西北师范大学 2014
[19] 王静，幼师生心理适应状况的调查研究[D]. 内蒙古师范大学 2013
[20] 周超，关于如何提升幼师学生数学素养的相关研究[J]. 中国校外教育. 2011（22）
[1]李志生，梅胜等.以就业为导向的毕业设计创新能力培养实践与探讨[J].广东工业大学学报（社会科学版），2006（增刊）.
[2]孙政荣，大学生毕业设计与就业之间的矛盾分析[J].宁波大学学报（理工版），2005（4）.
[3]姚裕群，大学生就业指导问题调查与研究[J].中国大学生就业，2005（7）.
[4]晋燕“目标体验自主探究”课堂教学模式的研究与实践课题方案，《教育前沿与探索》
[5]马连湘郭桂萍广告学实践教学环节与方案的设计，《吉林广播电视大学学报》
[6]专业指在专业人才培养目标描述中，毕业生就业岗位涉及广告行业的专业。
[1]张红，易崇英。广告学专业毕业设计(论文)质量评价体系的构建[J]．新余高专学报，2009(10)．
[2]陈月明，美国高校广告教育[J]．宁波大学学报(教育科学版)，2006(2)．
[3]杨先顺，建构我国广告创新型教育模式的思路[n当代传播，2008(5)．
[4]张信和，苏毅超．广告专业“业务专案组”型毕业设计的教学实践与探讨[J]．成人教育，2004(12)．
[5]陈培爱．中外广告史[M]北京：中国物价出版社，2001．
excel表格怎么传给你呢？给个邮箱号吧！
时序数据的特点： 1.时间序列数据依赖于时间，但不一定是时间的严格函数。 2.时间序列数据每时刻上的值具有一定的随机性，不可能完全准确地用历史值去预测。 3.时间序列数据前后时刻（但不一定是相邻时刻）的数值往往具有相关性。 4.从整体上看，时间序列往往会呈现出某种趋势性或出现周期性变化的现象。 分类： 按研究对象分类：一元时间序列和多元时间序列。 按时间参数分类：离散时间序列和连续时间序列。 按统计特性分类：平稳时间序列和非平稳时间序列。 按分布规律分类：高斯型时间序列和非高斯型时间序列 1.统计时序分析 1. 频域分析 2. 时域分析 2.平稳时间序列检验 什么是平稳时间序列？这就需要我们从概率统计的角度来定义。一般来讲，平稳时间序列有两种定义，分别是：严平稳时间序列和宽平稳时间序列。其中，严平稳要求序列所有的统计性质都不会随着时间的推移而发生变化。宽平稳则认为只要保证序列 [二阶矩]( (mathematics) 平稳，就代表序列稳定。显然，严平稳比宽平稳的条件严格。严平稳是对序列联合分布的要求，以保证序列所有的统计特征都相同。 关于序列平稳性的检验，一般有两种方法，分别是：图检验和假设检验。图检验是根据时序图和自相关图显示的特征作出判断，因其操作简便而运用广泛。简单来讲，如果一张时序图呈现出明显的增长和下降趋势，那么就一定不平稳。 3.自相关图 4.纯随机性检验 怎样判断一个平稳序列是否随机呢？这就会用到纯随机性检验。纯随机性检验的过程中，一般会涉及到两个统计量，分别是：Q 统计量和 LB 统计量（Ljung-Box）。但由于 LB 统计量是 Q 统计量的修正，所以业界通常所称的 Q 统计量也就是 LB 统计量。 Python 中，我们可以利用 statsmodels 统计计算库中的 acorr_ljungbox() 函数计算 LB 统计量，该函数默认会返回 LB 统计量和 LB 统计量的 P 值。如果 LB 统计量的 P 值小于 ，我们则认为该序列为非随机序列，否则就为随机序列。 介绍及建模 ARMA 模型的全称是自回归移动平均模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型。ARMA 模型一般又可以被细分为 AR 自回归模型，MA 移动平均模型和 ARMA 三类。