Time series analysis习题的第四题，不需要用软件完成

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时间序列分析模型

有许多模型可以用来描述和预测时间序列中的数据点。在这一部分，我们将看两个最基本的模型:移动平均线和指数平滑。

移动平均线

移动平均模型表明，即将到来的数据点将等于过去数据点的平均值。这种基本模型在平滑数据集以便观察它们的整体趋势方面很有效，很少考虑外围数据点。然而，它可能会消除一些时间序列的季节性。

指数平滑

指数平滑是另一种模型，其中基于过去数据点的指数递减平均值来预测即将到来的数据点。据说它比时间序列中没有明显趋势或模式的移动平均模型更好。

时间序列分析是数据分析的一个高级领域，侧重于处理、描述和预测时间序列，时间序列是按时间顺序排列的数据集。解释时间序列时，有许多因素需要考虑，如自相关模式、季节性和平稳性。因此，许多模型可以用来帮助描述时间序列，包括移动平均线和指数平滑模型。更高级的时间序列分析模型(本文中未讨论)可用于更准确地预测时间序列行为。

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