没人帮忙哎

参考步骤
1通过收集分析时间序列数据，可以找到隐藏在其中的基本变化规律，建立数学模型定量描述序列特征、预测序列未来值。序列分析的三个阶段，识别、估计、诊断
2模式识别：依据特点，选择已有的模型来描述，确定模型的参数数量与种类。方法有：“对其序列及其相关函数作图、序列上升和下降趋势、简化分析的数据转换方法、序列周期性规律”。
3参数估计：估计模型中参数，同时要检验参数的显著性。
其中的模块有指数平滑、自回归、ARIMA模型、季节性分解。
4模型诊断：检验模型与实际数据的吻合程度，相关方法有计算残差、序列值或者作图，观察图形是最直观简便的。
通过残差和可信区间序列来估计模型的准确性；用“标准误”判断模型中参数的显著性；标准化P-P、标准化Q-Q判断残差分布是否为正态分布。
5定义时间序列数据：一个时间序列对应一个变量，一个个案对应序列中的一个元素。时间序列的观察值是以等时间间隔点按时间顺序采集的。
6定义日期变量：数据的具体观察日期在时间序列分析中并不重要，但可做序列值的标签。
7产生时间序列变量：选择相关的变量来创建时间序列。“名称”是对新的变量的命名。“函数”对原数据数学变换的处理方法，处理后的数据更加具有变化规律，便于建模，这里选择“差值”即第二个数据减第一个数据的结果。
8定义估计区间和验证区间：将原始数据分为两个部分，一部分做“估计区间”，另一部分作“验证区间”。