數值解析線索的探討2　－時系列分析－

　　在樂透預測的時候, 你一定經常會聽到“確率”這句名詞. “確率”在網絡中的表示是“某種現象的發生狀態”. 也就是說, 在樂透中各個數字的當選狀態的表示, 並不是下一期中獎號碼的預測狀態. 是這樣子的喔?! 這個時候, 那你一定會想那“要如何才能預測下一期樂透的號碼呢?”對不對?! 在此給各位介紹個稍微有“專家”模樣的 －時系列分析－.

  在網絡上搜索的話, 會看得到時系列是, “統計学上根據時間経過, 在某個時間的間隔中測定得到的數據點列”或類似的詞句. 甚至有學者認為, 時系列分析是, “為了要解釋上述的時系列一種手法, 為了要找出數據點列背後的理論, 或是為了要進行預測所用.”

  时系列：时間序列。是統計學裡的一種解析方法.
  时間序列（Time series）是計量經濟學家克莱夫·格蘭杰（Clive Granger）和羅伯特·恩格爾（Robert Engel）獲得2003年度諾貝爾經濟學獎的課題, 是實證經濟學的一種統計方法.

  时間序列是用时間排序的一組隨機變量，例如 : 國内生產總值（GDP）、消費者價格指數（CPI）、上證綜指、利率、匯率等等都是时間序列。

  时間序列的时間間隔可以是分秒（如高频金融數據），可以是日、周、月、季度、年、甚至更大的时間單位.

时間序列是計量經濟學所研究的三大數據型態之一（另兩大數據型態為横截面數據型態和面板數據型態），在宏觀經濟學、國際經濟學、金融學、金融工程學學科中有廣泛應用.

  时系列是否会影響各國的年中勞動者的工作時數？當然不會! 时系列解析只是用以前的數據，利用【时系列】这個方法，来分析預測将来的走向。換言之, 時系列只是一個方法，並不是影響事物發展方向的原因，影響發展方向的是以前的資料.

當然瞜! 乍看樂透的前一期, 這一期, 然後下一期的數字當選結果來看, 沒有任何的關聯性存, 既然如此那為何要談這麼複雜的 “時系列”？那是因為可以找出前一回與現回, 然後次一回的當選結果的関連性, 也就是說可以創造出期前後的相關聯性.

  具體的関連性導入方法介紹如下(#有比較複雜也比較難懂請不要賭氣!#)

時系列數據資料解析方法

唯一有効的手段就是, 利用“混沌解析”的基本工具.  將觀測系統的運動變化所得到的時系列作“解析位相空間（状態空間）”.

例如,  對3次元的状態空間做解析的時候, 観測時一定程度上被除去噪音Ｎ個的時系列第m個的資料, X(m), 就下列步驟做解析.

1.     將每5個數據(資料)作配置變更(交換移動)、也就是做“時間的交換移動”.將手邊資料做成X(m)、X(m+5)、X(m+10), 3個數據.

2.     然後做成X m=（X(m),X(m+5),X(m+10)）的一個向量空間, 將x軸にX(m), y軸にX(m+5), z軸にX(m+10) 建立3次元空間.

3.     接著作(時間ｍ)的推移,  在這個時候 x-y-z 的空間中就會描繪出X m的向量軌跡.

  於是在這個向量軌跡中, 元有的非線形系统的动力會再表現（再構築）, 而給予這向量軌跡作出解析.

  做變換時間（時間遅緩）的時候, 選出 “抽出的數據数（独立的次元数）”與最適當數據, 其向量空間軌跡的集合體（稱之為奇妙的附帶物）, 也就是非線形系统的特徴. 然後,可以將其向量空間軌跡的集合體作為模特(模式)建構築起來, 藉此可以給予其模式作基礎系統的舉動預測或是診斷分析.

  也就是說

變換時間（時間遅緩）＝延遲時間,  或是, 延遲時間抽出的數據數＝独立的次元数