時間序列分析法中,既看不出數據的離散程度,也不能反映近、遠期
2020-12-05 建設工程教育網房地產估價師考試難度較大，想要學習好房地產估價師，基礎需要紮實，每天進步一點點，日積月累，考試就會更容易一點點。以下是建設工程教育網為大家準備的房估《經營與管理》：市場趨勢分析，備考2019年房地產估價師考試的考生們，一起來練習吧!
時間序列分析法中，既看不出數據的離散程度，也不能反映近、遠期數據變化趨勢的方法是（ ）。
A、簡單平均法
B、移動平均法
C、加權移動平均法
D、指數平滑法
建設工程教育網2021年房地產估價師考試新課已開通，網校總結多年成功輔導經驗，從學員實際需求出發，結合房地產估價師考試命題規律、重點、難點，融入先進的教學理念，為幫助考生高效備戰2020年房地產估價師考試，打造零基礎全科備考方案，全新課程套餐：超值精品班|高效實驗班|無憂通關班。快速提高分數，備考必修課！立即查看>>
|
|
| 掃碼關注「房地產估價師」公眾號， |
| 2021年房地產估價師全新課程套餐 | ||
| 科目/班次 | 高效實驗班 | 超值精品班 |
| 房地產基本制度與政策 | 980/科 | 580/科 |
| 房地產開發經營與管理 | 980/科 | 580/科 |
| 房地產估價理論與方法 | 980/科 | 580/科 |
| 房地產估價案例與分析 | 980/科 | 580/科 |
| 房估全科 | 2980/全科 | 1880/全科 |
相關焦點
-
R語言:時間序列經典分析法(二)
前面一章，介紹了時間序列中涉及到的基本概念，本章將在此基礎上介紹如何對時間序列的資料進行分析，怎麼選擇合適的模型。時間序列的分析方法，已經給大家整理出一個流程圖，如下圖。本章介紹時間序列經典分析法。 -
數據的離散程度描述
從上節內容可知（回顧：數據的集中趨勢描述），集中趨勢指標在表示數據集合的特徵時會有不同的缺陷，例如算術平均數會受到極端值的影響，不能完全展現數據集合的特徵，離散程度指標可以在一定程度上彌補集中趨勢指標的這個缺陷，展示出數據集合的離散情況。 -
數據離散程度描述
在統計分析中，離散程度指標可以說明集中趨勢指標的代表性如何，還可在統計推斷時用來計算誤差的大小。另外，離散程度指標還被用來說明事物在發展變化過程中的均衡性、節奏性和穩定性等問題。例如，有兩組數據，第一組是19，20，21，第二組是15，20，25。如果只根據均值（兩組的均值都是20）我們將無法區別兩組數據有什麼不同。但顯然兩組數據是有區別的。 -
【乾貨】利用離散程度判斷正確的投注方向
：離散程度，外文名Measures of Dispersion，是指通過隨機地觀測變量各個取值之間的差異程度，用來衡量風險大小的指標。離散程度的測度意義：1、通過對隨機變量取值之間離散程度的測定，可以反映各個觀測個體之間的差異大小，從而也就可以反映分布中心的指標對各個觀測變量值代表性的高低。2、通過對隨機變量取值之間離散程度的測定，可以反映隨機變量次數分布密度曲線的瘦俏或矮胖程度。 -
離散程度的度量:異眾比率、四分位差和標準差
它們反映的是各變量值遠離其中心值的程度。或者說，反映出眾數、中位數、平均數能不能代表一組數據。數據的離散程度越大，集中數值對該組數據的代表性就越差；離散程度越小，其代表性就越好。眾數能不能代表一組數據？ -
數據統計方法:確定性時間序列的分析法
時間序列分析是一種動態數據處理的統計方法。該方法基於隨機過程理論和數理統計學方法，研究隨機數據序列所遵從的統計變化規律，以用於解決實際問題。通常影響時間序列變化的4個要素如下：長期趨勢(T)：是時間序列在長時期內呈現出來的持續向上或持續向下的變動。季節變動(S)：是時間序列在一年內重複出現的周期性波動。循環波動：是時間序列呈現出得非固定長度的周期性變動。 -
統計學原理 離散程度的度量
離中趨勢分類數據：異眾比率異眾比率 (variation ratio)對分類數據離散程度的測度 -
吳廣奇:主成分分析法在黃金期貨量化策略中的應用
主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)就是一種運用線性代數的知識來進行數據降維的方法。它將多個變量轉換出少數幾個不相關的變量來，但轉換後的變量能比較全面地反映整個數據集。這是因為數據集中的原始變量之間存在一定的相關關係，可用較少的綜合變量來表達各原始變量之間的信息。 -
描述數據離散趨勢的特徵值
（1）極差 極差是數據中最大值與最小值之差，是用數據變動的幅度來反映其分散狀況的特徵值。極差計算簡單、使用方便，但粗略，數值僅受兩個極端值的影響，損失的質量信息多，不能反映中間數據的分布和波動規律，僅適用於小樣本。 -
數據分析淺談 | 基礎篇
是衡量數據的中心位置的重要指標，反映了一些數據必然性的特點，包括算術平均值、加權算術平均值、調和平均值和幾何平均值。意義：它是反映數據集中趨勢的一項指標。在統計工作中，平均數（均值）和標準差是描述數據資料裡的集中趨勢和離散程度的兩個最重要測度值。反映一組數據的一般普遍的水平。 -
數據分析方法:趨勢分析法
編輯導語：在我們日常業務中總會用到數據分析的各種方法，最常用最簡單的就是「趨勢分析法」，一目了然的走勢可以讓我們更直觀的看清楚；本文作者詳細介紹了數據分析方法中的趨勢分析法，我們一起來看一下。要說數據分析裡，什麼方法最常用？當然是趨勢分析法；只要和數據有關，幾乎每個人，時時刻刻都在用。很多同學一聽：「啥？還有這方法啊？我咋沒感覺到呢！」 -
Python中的時間序列數據可視化的完整指南
時間序列數據在許多不同的行業中都非常重要。它在研究、金融行業、製藥、社交媒體、網絡服務等領域尤為重要。對時間序列數據的分析也變得越來越重要。在分析中有什麼比一些好的可視化效果更好呢?沒有一些視覺效果，任何類型的數據分析都是不完整的。因為一個好的情節比20頁的報告更能讓你理解。因此，本文是關於時間序列數據可視化的。 -
時間序列之加權移動平均
加權移動平均（WeightedMoving Average），取前N期的加權平均值作為預測值，而且前N期的權重不一定相等。 加權移動平均的計算公式如下：其中為權重係數，其總和應該為1。由公式可知，一次移動平均其實是加權移動平均的特殊情況。 -
時間序列模型(三)——馬爾可夫模型
在讀本文之前，最好先對時間序列和隨機過程有個了解，可以看我之前的兩篇文章。一、馬爾可夫模型太長不看極簡版 通俗的來說，在已知現在的情況下，將來的隨機變化規律與過去發生的事件無關，這種性質，稱之為馬爾可夫性，即無記憶性。 我們稱具有馬爾可夫性的（時間）變量序列為馬爾可夫模型或者馬爾可夫過程。 -
拿到數據後,你需要掌握哪些數據分析方法
而數據分析方法則是指具體的分析方法，基本的分析方法有：對比分析、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏鬥圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等；高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判斷分析法、成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。 -
【乾貨】統計學×數據分析|信度|卡方|施測|統計量|正態分布_網易...
這種關係既包括兩個數據之間的單一相關關係——如年齡與個人領域空間之間的關係，也包括多個數據之間的多重相關關係——如年齡、抑鬱症發生率、個人領域空間之間的關係； 既包括A大B就大(小)，A小B就小(大)的直線相關關係，也可以是複雜相關關係（A=Y-B*X）； 既可以是A、B變量同時增大這種正相關關係，也可以是A變量增大時B變量減小這種負相關，還包括兩變量共同變化的緊密程度——即相關係數。 -
統計學最常用的「數據分析方法」清單(二)
時間序列預測法的應用 系統描述：根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述； 系統分析：當觀測值取自兩個以上變量時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理； 預測未來：一般用ARMA模型擬合時間序列 -
數據離散趨勢的特徵值中的標準偏差值越小,說明( )。
及時當勉勵，歲月不待人。2020年監理工程師考試已經結束，想要備考2021年監理工程師考試的小夥伴們要準備起來啦！小編為大家整理了監理工程師知識點相關習題，小夥伴們快做起來吧!數據離散趨勢的特徵值中的標準偏差值越小，說明( )。 -
時間序列分析(三):平穩時間序列分析之數據準備
平穩時間序列是時間序列中一類重要的時間序列，對於該時間序列，有一套非常成熟的平穩序列建模方法，這也是本節中將重點介紹的部分。對於非平穩序列，可以通過差分、提取確定性成分等方法，將轉化成平穩序列，再運用平穩序列建模方法進行建模。在實際操作中，由於樣本數據的匱乏，要根據樣本數據要找到生成樣本的真實隨機過程基本是不太可能的。 -
方差與標準差:衡量數據的離散程度
方差開平方根後得到標準差（又稱標準偏差、均方差），標準差和原始測量數據具有相同單位，方便分析比較。統計學中的方差在統計學中，在總體數量為N，個體數據為X，平均值為u，則方差E^2公式如下：每個個體數據X與平均值u的差值的平方，再求和，再除以樣本數量N。