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时间序列分析：状态空间模型与卡尔曼滤波技术教程

1时间序列分析基础

1.1时间序列数据的特性

时间序列数据是指在一系列时间点上收集的数据点，这些数据点通常具有以下特性：

顺序性：数据点按照时间顺序排列，时间的先后顺序对分析至关重要。

周期性：数据可能表现出季节性或周期性的模式，例如销售数据在一年中的某些月份可能更高。

趋势性：数据可能随时间呈现上升或下降的趋势。

随机性：数据中可能包含随机波动，这些波动不遵循明显的模式。

例如，考虑一个简单的销售数据时间序列：

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplot