excel时序分析(时序分析公式)

1. 时序分析公式

全年5亿，每月为5/12=0.4166亿，到4.30日刚好4个月，应完成0.4166*4=1.67亿，实际完成1.65亿，即完成全年任务序时进度：1.65/1.67=98.80%

2. 时序分析报告

S1:打开“语法文件”

S2：选中相应的语句后，按执行

3. 时序分析公式是什么

修改系统设置是指某软件打开时会提示缺少某个权限，问是否修改，此时可直接在软件上点击完成即可，而不用进入设置里修改。

　　

　　能够完成一种或者几种生理功能的多个器官按照一定的次序组合在一起的结构叫做系统。系统一词创成于英文system的音译，对应外文内涵加以丰富。系统是指将零散的东西进行有序的整理、编排形成的具有整体性的整体。在数字信号处理的理论中，人们把能加工、变换数字信号的实体称作系统。由于处理数字信号的系统是在指定的时刻或时序对信号进行加工运算，所以这种系统被看作是离散时间的，也可以用基于时间的语言、表格、公式、波形等四种方法来描述。

4. 时序图分析方法

平稳时间序列就是一组在水平线上“上下波动”的时间序列。这一组时间序列不递增也不递减。比如x1在这条水平线上面一点，x2在这条水平线下面一点，但是不管怎么波动，它总是在这条水平线附近。就显得比较平。所以叫平稳时间序列。

一般来说，时间序列的跨越步长越长，相关性越小。比如x1和x5的相关性就比x1和x2的相关性小。

二、如何判断一个时间序列是否是平稳时间序列？

对序列的平稳性有两种检验方法，一种是根据时序图和自相关图显示的特征做出判断的图检验方法；一种是构造检验统计量进行假设检验的方法。（这里我们先介绍第一种方法，检验统计量的方法之后会介绍）

图检验方法的优点：操作简便，运用广泛

图检验方法的缺点：判别结论带有很强的主观色彩，所以最好能用统计检验方法加以辅助判断。

目前最常用的平稳性统计检验方法是单位根检验（unit root test）。

1.时序图检验

所谓时序图就是一个平面二维坐标图，通常横轴表示时间，纵轴表示序列取值。时序图可以直观地帮助我们掌握时间序列的一些基本分布特征。

根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界的特点。

画完时序图之后，我们需要观察这些数据是否是在一个水平线上“上下波动”，如果是递增或者是递减的，那么我们就说这个时间序列是有“趋势”的，它就不是平稳时间序列。如果是具有显著周期性的，那它也不是平稳时间序列。

有些时候很难通过时序图去判断该时间序列是否为平稳时间序列，这时我们就需要画自相关图。

2.自相关图检验

自相关图是一个平面二维坐标悬垂线图，一个坐标轴表示延迟时期数，另一个坐标轴表示自相关系数，通常以悬垂线表示自相关系数的大小。

平稳序列通常具有短期相关性。（短期相关性意思就是只有短期内具有相关性，相隔时间越长，相关性越小。就比如很难从1999年的房价推算出2021年的房价，因为相隔时间太长。）

该性质用自相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零。

自相关图左上角的lag意思是延迟或者滞后，

比如当lag为0时，就说明是该数据本身，自己和自己的相关系数，那相关系数肯定就是1了。

当lag为1时，就说明是x1和x2的自相关系数。比如2020年和2021年的房价之间的自相关系数。

当lag为2时，就说明是x1和x3的自相关系数。比如2019年和2021年的房价之间的自相关系数。

以此类推。

如果在自相关图中，lag越大，自相关系数越小并很快衰减为接近于0，那就说明该时间序列具有短期相关性，是平稳时间序列。

如果在自相关图中，lag越大，自相关系数并不是衰减为0，而是继续变为负数，那就说明该时间序列不具有短期相关性，不是平稳时间序列。

5. 时序分析公式汇总

序时进度完成率公式是（总完成额/年计划额）*100%－(月份/12)*100%=序时进度完成率。序时进度是指按照一定规章制度及时间的要求，完成相应的程序或者任务。是衡量工程进度的综合指标之一。

  

  序时属于时间顺序的概念，即按时间顺序记录业务的发生情况，如现金日记帐和银行存款日记帐，都要求按时间顺序进行记帐，要日清月结。工程形象进度是按工程的主要组成部分，用文字或实物工程量的百分数，简明扼要地表明施工工程在一定时点上(通常是期末)达到的形象部位和总进度。

6. 时序分析公式推导

发端的根升余弦滤波器主要起到脉冲成形的作用：在对原始01数据进行编码调制后数据仍是为数不多的几个离散状态，BPSK为1和-1两种状态，

QPSK也是1和-1两种状态（只是比BPSK多了两个映射象限），16QAM则为±1，±2，±3这6状态。这些存在于时域的波形在时域上反应出来就是一个

又一个方波，大佬傅里叶告诉我们，方波的组成是由近乎无限高的高频分量组成的，而这在通信系统中是物理不可实现的。

升余弦滚降滤波器以具有余弦函数性质的频域响应代替了方形频响，将高频的方波“滚降”到物理可实现的余弦波形，即起到了一个低通滤波器的作用。

（这里多说一点：数学公式可以漫天遨游地任意推导，而物理规律的发展显然是跟不上数学的步伐呀，就像空间几何在三维的基础上很容易就推导出了四维空间，给向量多加一维嘛，可要物理上证明就很艰难了！又如在Matlab中对数据进行的各种运算，可以通过函数轻松实现，在FPGA上实现时考虑到并行时序以及硬件的限制就没那么容易了。）

2，收端根升余弦滤波器的作用：此处充当了一个匹配滤波器的作用，即在输入信噪比一定的条件下提高了输出信噪比。

3，两个滤波器“形成合力”后的作用：收发两端采用一对相同的根升余弦滤波器，在频域上一乘“根”就没了，成了一个升余弦滚降滤波器。

参考樊昌信《通信原理（第七版）》P145-150页关于无码间串扰的基带传输特性可知，升余弦滤波器可起到消除ISI的作用。

如此一来，一个看似简单的成对称结构的滤波器设计，同时实现了脉冲成形，匹配滤波，消除ISI这三大通信技术，可谓一石三鸟。

7. 时序数据分析方法

常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+、Python等。

Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

SAS是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件，提供从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。

R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级分析工具。

SPSS是“统计产品与服务解决方案”软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的时序分析。

友盟+是最常用的APP分析软件，友盟+作为一款自助式分析工具，主要功能包括：App用户统计、用户行为分析、行业看板、用户运营工具。

Python是一种解释型脚本语言，语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，现在大数据分析一般都用Python来完成。

8. 时间序列分析公式

时间序列预测法的有以下几个步骤。

第一步，收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果进行分类： ①长期趋势； ②季节变动； ③循环变动； ④不规则变动。第二步，分析时间序列。时间序列中的每一时期的数值都是由许许多多不同的因素同时发生作用后的综合结果。第三步，求时间序列的长期趋势(T)、季节变动(S)和不规则变动(I)的值，并选定近似的数学模式来代表它们。对于数学模式中的诸未知参数，使用合适的技术方法求出其值。第四步，利用时间序列资料求出长期趋势、季节变动和不规则变动的数学模型后，就可以利用它来预测未来的长期趋势值T和季节变动值S，在可能的情况下预测不规则变动值I。然后用以下模式计算出未来的时间序列的预测值Y。加法模式：T+S+I=Y乘法模式：T乘以S乘以I=Y 如果不规则变动的预测值难以求得，就只求长期趋势和季节变动的预测值，以两者相乘之积或相加之和为时间序列的预测值。如果经济现象本身没有季节变动或不需预测分季分月的资料，则长期趋势的预测值就是时间序列的预测值，即T=Y。但要注意这个预测值只反映现象未来的发展趋势，即使很准确的趋势线在按时间顺序的观察方面所起的作用本质上也只是一个平均数的作用，实际值将围绕着它上下波动。

9. 时序分析方法

看D0D1DD3初始置数是多少，然后看Q0Q1Q2Q3在多少的时候反馈

10. 时序分析预测

通过DW值是判断残差是否存在自相关的，如果需要检验原始数据是否存在自相关，比较精确的方法是通过时间序列中的自相关检验方法，通过观察自相关图来判断