SAS(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average)是一种统计分析方法,采用滞后函数对时间序列数据进行建模和预测。它是ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型的扩展,专门用于处理具有季节性变化的数据。
SAS模型包含三个组成部分:季节性成分、趋势成分和随机扰动成分。滞后函数表示历史时刻的观测值对当前时刻观测值的影响程度,通过建立时间序列的自相关和部分自相关函数图来确定滞后函数的合适阶数。
SAS模型在许多领域中有广泛的应用,例如销售预测、股票市场预测、气象预测等。它可以帮助分析人员理解数据的季节性变化规律,并通过对历史数据的建模来预测未来的趋势。
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