统计论文题目时间序列

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》。

学术堂最新整理了二十条好写的统计学毕业论文题目:1.MMC排队模型在收费站排队系统中的应用2.财政收入影响因素的研究3.城市发展对二氧化碳排放的影响4.高技术产业产值影响因素的研究5.关于和谐社会统计指标的初步研究6.CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响7.基于单因素序列相关面板数据的实证分析8.基于空间面板数据的中国FDI统计分析9.基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析10.基于统计方法的股票投资价值分析11.某某市2019年工业发展状况的统计分析12.近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析13.近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析14.近三十年中国经济发展趋势的实证分析15.林业科技对经济的贡献率美联储量化16.宽松政策对中国经济影响的统计17.分析排队论简介及其应用18.我国财政收入总额影响因素分析19.我国城市竞争力的综合评价与实证分析20.我国城乡居民收入差距统计分析一以某某省为例

可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

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]( https://en.wikipedia.org/wiki/Moment_(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 0.05，我们则认为该序列为非随机序列，否则就为随机序列。 5.ARMA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。