個人總結(jié)在這幾年工作時間里

個人總結(jié)

在這幾年工作時間里，我勤勤懇懇，扎扎實實，腳踏實地地做好一個教師的本職工作，認真完成學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)交給我的任務(wù)，虛心向各位老教師和優(yōu)秀教師學(xué)習(xí)先進的教學(xué)經(jīng)驗，在學(xué)校中，我一直擔任的是語文教學(xué)和班主任的工作并兼這兩個班的科學(xué)課。201*年被評為縣優(yōu)秀教師，201*年我出科學(xué)課被評為縣優(yōu)質(zhì)課一等獎。論文多次在縣教研室獲獎。0911年連續(xù)被評為鄉(xiāng)優(yōu)秀教師。

本人能積極參加政治學(xué)習(xí)，教育目的明確，態(tài)度端正，鉆研業(yè)務(wù)，勤奮刻苦；班主任工作認真負責(zé)，關(guān)心學(xué)生，愛護學(xué)生，為人師表，有奉獻精神。教學(xué)方面，我積極參加教研室組織的教研活動，仔細聽，認真記，領(lǐng)會精神實質(zhì)。然后根據(jù)要求，提前兩周備好課，寫好教案。平時做到周前備課。備課時認真鉆研教材、教參，學(xué)習(xí)好大綱，虛心向同年組老師學(xué)習(xí)、請教。上課時認真講課，力求抓住重點，突破難點，精講精練。運用多種教學(xué)方法，從學(xué)生的實際出發(fā)，注意調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和創(chuàng)造性思維，使學(xué)生有舉一反三的能力。培養(yǎng)學(xué)困生的學(xué)習(xí)興趣；作業(yè)能做到及時批改、認真糾錯，發(fā)揮查漏補缺的作用。

在語文教研組長的工作上，我認真細致，按要求組織教研活動和理論學(xué)習(xí)，有力地促進了教師的教學(xué)水平，起到了教研組應(yīng)有的作用。我積極學(xué)習(xí)各種教育理論，以充實自己，以便在工作中以堅實的理論作為指導(dǎo)，更好地進行教育教學(xué)。一份春華，一份秋實，在教書育人的道路上我付出的是汗水和淚水，然而我收獲的卻是那一份份充實，那沉甸甸的情感。我用我的心去教誨我的學(xué)生，我用我的情去培育我的學(xué)生，我無愧于我心，我無悔于我的事業(yè)。讓我把一生矢志教育的心愿化為熱愛學(xué)生的一團火，將自己最珍貴的愛奉獻給孩子們，相信今日含苞欲放的花蕾，明日一定能盛開絢麗的花朵。6光陰似箭，歲月如

梭，轉(zhuǎn)眼一學(xué)期的教學(xué)工作即將結(jié)束。本學(xué)期，我擔任六年級的語文教學(xué)工作，回首這一學(xué)

期的教學(xué)工作，感觸頗深。針對本班學(xué)生所表現(xiàn)出來的特征，本人在本學(xué)期對語文教學(xué)工作做了些調(diào)整，也取得了一些成績和經(jīng)驗，現(xiàn)作出總結(jié)一、提高教學(xué)質(zhì)量的做法（一）抓基礎(chǔ)知識和基本技能本學(xué)期在基礎(chǔ)知識方面進行了狠抓。如對課文的生字新詞和要求背誦的內(nèi)容，一定要全班同學(xué)都過關(guān)。對于學(xué)習(xí)的重點，如“句子的變換形式”和“修改病句”以及“多音字的理解”等容易失分的知識，我則采用了多種形式的練習(xí)，小結(jié)方法，練習(xí)鞏固等，爭取絕大部分學(xué)生在課堂里過關(guān)。另外，對于學(xué)生馬虎做作業(yè)、書寫潦草的現(xiàn)象，我要求全班學(xué)生做作業(yè)一律用鋼筆書寫，課余讓他們練寫字帖。一學(xué)期下來，學(xué)生在字詞句方面的知識得到了鞏固，提高了他們學(xué)習(xí)的基本技能和語文能力。（二）做好學(xué)習(xí)方法的指導(dǎo)“磨刀不誤砍柴功”最重要的學(xué)習(xí)莫過于方法的學(xué)習(xí)。俗話說，。搞好了學(xué)習(xí)方法的指導(dǎo)，對提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績是有很大的好處的。因此，我在教學(xué)不同的知識點時，都結(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)的情況來滲透學(xué)習(xí)方法的指導(dǎo)。在預(yù)習(xí)課文時，要求學(xué)生“讀畫思寫問”的五步預(yù)習(xí)方法，意思是“讀課文、畫詞句、思內(nèi)容、寫批注、問不解”的方法。學(xué)生掌握這個預(yù)習(xí)方法，有利于提高他的自學(xué)能力和閱讀水平。在閱讀教學(xué)上，我注意理清文章的脈絡(luò)，滲透理解詞句的方法，指導(dǎo)學(xué)生抓住文眼來理解中心，歸納小結(jié)“分段、概括段意、概括主要內(nèi)容、體會思想感情、感悟表達方法”等閱讀技能，并進行遷移學(xué)習(xí)到同體裁的課文中去，收到舉一反三的效果。在習(xí)作教學(xué)上，引導(dǎo)學(xué)生仔細觀察周邊的事物，關(guān)心時事，對于熱點的奧運取得圓滿成功和四川汶川大地震等事件，讓學(xué)生時時追蹤事態(tài)的發(fā)展，并把自己的感受訴諸筆端。把從課堂教學(xué)中學(xué)到的課文表達方法遷移運用，多積累素材，多練筆，學(xué)生的表達能力亦然不斷提高。在綜合性學(xué)習(xí)中，為了培養(yǎng)學(xué)生的語文能力，讓學(xué)生多實踐，多思考，多總結(jié)。我組織多種展示課，讓學(xué)生把自己收集到的資料匯總分類，確定研究主題，走出學(xué)校，深入家庭，走進社會來進行調(diào)查研究，學(xué)生的研究報告雖然內(nèi)容欠具體，結(jié)論欠精準，但已初步閃現(xiàn)了學(xué)生智慧的火花。當然，培養(yǎng)學(xué)生良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣也是關(guān)鍵，要求學(xué)生認真書寫，按時完成作業(yè)，專心聽講，大膽發(fā)言，定期復(fù)習(xí)等工作也是教學(xué)過程中要強調(diào)的內(nèi)容。（三）做好轉(zhuǎn)差工作對于差生，我采用的方式是“以多優(yōu)帶一差”的方法，幫助差生制定出學(xué)習(xí)目標和學(xué)習(xí)內(nèi)容，每天讓優(yōu)生抽出半小時幫助他們掌握，因為是多名優(yōu)生來幫助，所以他們都不會有增大負擔的感覺。另外我還設(shè)了獎勵的制度，形成了競爭的機制。通過單元和知識點的小測，檢查他們的學(xué)習(xí)效果，及時給差生鼓勵，使他們樹立學(xué)習(xí)的信心。（四）

拓展知識視野語文教學(xué)必須重視積累運用，只有學(xué)生對知識有了一定積累之后才能運用。為了拓展學(xué)生的知識視野，我開展了一系列的語文活動：1、優(yōu)秀文段朗讀。通過學(xué)生自主搜尋優(yōu)秀文段，使學(xué)生主動進行課外閱讀，學(xué)生的閱讀量增加的同時，學(xué)生必然收獲了許多東西。2、好詞佳句的收集。在不斷收集整理的過程中，學(xué)生的詞匯積累有了明顯的增多。3、原創(chuàng)得意句段的展示。4、開展各種語文活動。如辯論、演講、出手抄報等等。學(xué)生在活動中增長了知識，訓(xùn)練了動腦、動口、動手的能力。二、存在問題與不足1、同學(xué)們的作業(yè)，個別書寫質(zhì)量太差，作業(yè)本保護的不夠好，個別同學(xué)對字的筆順、筆畫掌握的不好，錯別字比較多，還沒有養(yǎng)成認真書寫的好習(xí)慣。2、在教學(xué)過程中，對新教材理解、運用不夠深刻。對教材內(nèi)容把握不夠，教學(xué)方法不夠靈活，沒能充分提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。3、教學(xué)中，未能有效地關(guān)注整體，激勵性語言使用不足不到位。4、個別學(xué)生學(xué)習(xí)語文的積極性不高，還沒有養(yǎng)成良好的課外閱讀習(xí)慣。5、輔差工作完成較好，培優(yōu)工作則顯不足。三、今后努力的方向和設(shè)想1、采用多種教學(xué)手段，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)語文的興趣。2、要努力開發(fā)、充分利用語文課程資源，開展豐富多彩的語文實踐活動。3、多組織一些班級活動，如：朗讀比賽、說話比賽、講故事比賽等等，使那些思想落后，集體榮譽感差的同學(xué)受到啟發(fā)教育，發(fā)現(xiàn)他們的閃光點，及時表揚鼓勵，增強他們的自信心和責(zé)任感。4、重視優(yōu)生的培養(yǎng)和差生的轉(zhuǎn)化工作。5、在指導(dǎo)學(xué)生學(xué)好語文，提高語文素養(yǎng)的同時，要加強德育工作，重視學(xué)生思想品德行為習(xí)慣的培養(yǎng)。

教學(xué)工作現(xiàn)場會感想

9月24日,有幸到陳毅中學(xué)參加區(qū)教學(xué)工作會的現(xiàn)場.通過聽她們的課題匯報以及兩堂觀摩課,使我受益非淺.陳毅中學(xué)在教學(xué)改革方面做的非常到位,他們能持之一恒的堅持下來.這一點是值的我學(xué)習(xí)的.再就是他們的敬業(yè)精神.讓我們很多老師佩服.關(guān)于圖示教學(xué)法,其實我從參加工作的那天起就認為地理教學(xué)離不

開地圖,自己在擔任教研組長的幾年里也一直這樣與同事們談.但從沒有做為一個課題來研究.今天聽了許老師的報告后,自己感觸頗多.關(guān)于圖示教學(xué)法,我們重點研究的是如何來引導(dǎo)學(xué)生來讀圖,識圖.教師如何用圖.教師在選擇用圖上,不要照搬課本上的.其實教材中已把學(xué)生用的圖都呈現(xiàn)出來了,老師要做的是把這些圖進行融合,做到一圖多用.不要做重復(fù)工作.再就"示范"研究,教師基本功的教學(xué),在什么情況下,老師要通過板圖來展示自己的水平.這應(yīng)該成為吸引學(xué)生對地理感興趣的一個手段.多媒體僅是教學(xué)的輔助手段,它可以使課堂容量增大,可以突破一些難點知識.它永遠不能成為老師教學(xué)行為的替代品.教學(xué)行為是一門藝術(shù),老師是演員,同是還是導(dǎo)演.老師要把兩個角色融為一體.

外面的世界很精彩，多聽多看開眼界陽谷第二實驗小學(xué)之行

今天我參加了聊城實驗小學(xué)教育教學(xué)工作全面提升陽谷第二

實驗小學(xué)現(xiàn)場會。整個現(xiàn)場會讓我收獲了很多，感受頗深，可以用一句話來概括：這所精致的學(xué)校著實讓我折服，讓我震撼，讓我感到了

溫馨！

一、教師的教案、讀書筆記、學(xué)生的作業(yè)讓我深深折服。

步入學(xué)校的大門，首先映入眼簾的的就是分列兩旁的課桌，每張課桌上擺放了一位老師的教案、學(xué)習(xí)筆記、正在讀的書、成長檔案和本班學(xué)生的作業(yè)。老師就站在桌旁為參觀者熱情的講解，老師們的教案寫的真好，感覺就像印上去的一樣，或字體娟秀，或剛勁有力，我寫的字不好，所以我很是羨慕。不僅寫得好，而且還很細、很全。語文老師就有三本教案：語文、作文和傳統(tǒng)文化。通過我和以為六年級的老師交流后得知，他們都是提前備課，現(xiàn)在他們才學(xué)到六課，可是第三單元的課已全部備完。咱們的于校長也說過，要超周備課，要有吃不完的余糧。我反思了自己，沒有做到超周備課，總感覺時間不夠用。學(xué)生的作業(yè)有作文、周記、陽光日記、讀書筆記。學(xué)生寫的也是認真、規(guī)范、整潔，再加上老師的批注記號，簡直就是錦上添花。用精致這個詞來形容老師的教案和學(xué)生的作業(yè)最恰當不過了。

二、陽光大課間讓我震撼

震撼這個詞是在今天的會場上出現(xiàn)頻率最高的一個了，陽谷第二實驗小學(xué)的陽光大課間確實讓我震撼。那激動人中心的鼓點、整齊劃一的隊伍、讓人驚嘆的武術(shù)棍、朝氣蓬勃的學(xué)生，讓我想到了我們的學(xué)校，等我們學(xué)校的操場建好了，我們?nèi)�校的學(xué)生往操場上一站，

會更有氣勢。

三、濃厚的校園文化讓我感到溫馨

陽谷第二實驗小學(xué)是一所會說話的學(xué)校，院墻、教學(xué)樓的外墻、樓道、甚至是花池內(nèi)的木牌上都有著不同的文化，一層樓一個主題、

一面墻一個系列，并且設(shè)計的簡約、大方、美觀，置身其中就是一種享受，感到舒服，感到溫馨。學(xué)生每天都在這樣的環(huán)境中生活，耳濡

目染，能不受到熏陶嗎？

四、還聽了一節(jié)很好的作文講評課，這節(jié)課讓我學(xué)到了很多東西，

作文講評課竟然能上的這樣精彩。外面的世界很精彩，多聽多看開眼界。

擴展閱讀：個人總結(jié)時間序列

的隨機變量，相互間有線性關(guān)系，也反映時間滯后關(guān)系，yt-1、yt-2、、yt-p同一平穩(wěn)序列過去p個時期的觀測值；φ1、φ2、、φp自回歸系數(shù)，通過計算得出的權(quán)數(shù)，表達yt依賴于過去的程度，且這種依賴關(guān)系恒定不變；

識別條件：當k>p時，有φk=0或φk服從漸近正態(tài)分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的個數(shù)≤4.5%，即平穩(wěn)時間序列的偏相關(guān)系數(shù)φk為p步截尾，自相關(guān)系數(shù)rk逐步衰減而不截尾，則序列是AR(p)模型。用PACF函數(shù)判別(從p階開始的所有偏自相關(guān)系數(shù)均為0)。平穩(wěn)條件：一階-|φ1|識別條件：模型識別平穩(wěn)時間序列的偏相關(guān)系數(shù)φk和自相關(guān)系數(shù)rk均不截尾，且緩慢衰減收斂;模型形式類似ARMA（p,q）模型，但數(shù)據(jù)必須經(jīng)過特殊處理。特別當線性時間序列非平穩(wěn)時，不能直接利用ARMA（p,q）模型，但可以利用有限階差分使非平穩(wěn)時間序列平穩(wěn)化，實際應(yīng)用中d一般不超過2。若時間序列存在周期性波動，則可按時間周期進行差分，目的是將隨機誤差有長久影響的時間序列變成僅有暫時影響的時間序列。即差分處理后新序列符合ARMA(p,q)模型，原序列符合ARIMA(p,d,q)模型。思想:(1)對數(shù)據(jù)進行適當d次差分;(2)擬合成ARMA(p,q)模型.一般

用有限較少數(shù)據(jù),難于區(qū)分ARMA(p,q)與ARIMA(p,1,q)模型.用600個數(shù)據(jù)難分,6000個才較明顯

3.一般要求時間序列樣本數(shù)據(jù)n>50，滯后周期k適合對較為平穩(wěn)的時間序列進行預(yù)測，即當時間序列沒有明顯變動趨勢時用該方法比較好。如果時間序列有明顯變動趨勢或有季節(jié)變動影響時該方法預(yù)測不夠準確，此方法將遠期數(shù)值和近期數(shù)值在預(yù)測未來中的作用同等看待

6.2移動平均法（MOVINGAVERAGEMETHOD）

（1）簡單移動平均法(simplemovingaverage)

預(yù)測誤差用均方誤差(MSE)來衡量(兩個公式)m為趨勢方程中未知常數(shù)的個數(shù)

MSEMSE誤差平方和誤差平方和誤差個數(shù)誤差個數(shù)FFttYYtt11YYttYYttYYttYYtt1kk11kk221kk)YYY)((Yiiiinn22ssYYii11nnmm主要適合對較為平穩(wěn)的時間序列進行預(yù)測，關(guān)鍵是確定合理的移動間隔長度，選擇一個

使均方誤差達到最小的移動步長，如果現(xiàn)象的發(fā)展具有周期性，應(yīng)以周期長度作為移動間隔的長度，如對月份資料應(yīng)采用12項移動平均，對季度資料應(yīng)采用4項移動平均，可以消除變動周期的影響。

（2）易受異常數(shù)據(jù)的影響，為避免這種情況，可以用中位數(shù)來代替平均數(shù)，這就是移動中位數(shù)法。此方法不適合于預(yù)測。

移動平均后的趨勢值應(yīng)放在各移動項的中間位置。如3項移動平均的趨勢值應(yīng)放在第2項對應(yīng)的位置上，5項移動平均的趨勢值應(yīng)放在第3項對應(yīng)的位置上，其余類推。（3）加權(quán)移動平均法(weightedmovingaverage)

對近期的觀察值和遠期的觀察值賦予不同的權(quán)數(shù)后再進行預(yù)測，

當時間序列的波動較大時，最近期的觀察值應(yīng)賦予最大的權(quán)數(shù)，較遠的時期的觀察值賦予的權(quán)數(shù)依次遞減；當時間序列的波動不是很大時，對各期的觀察值應(yīng)賦予近似相等的權(quán)數(shù)。所選擇的各期的權(quán)數(shù)之和必須等于1。用均方誤差來測度預(yù)測精度，選擇一個均方誤差最小的移動間隔和權(quán)數(shù)的組合

6.3趨勢方程法（趨勢線配合法）

1.散點圖法：以時間t為橫軸，以時間序列觀察值Y為縱軸，繪出散點圖，根據(jù)散點的分布形態(tài)來選擇趨勢方程。

2.數(shù)據(jù)特征法：計算出時間序列某些動態(tài)分析特征值，如增長量、增長率等，根據(jù)這些特征值選擇合適的模型。

估計方程中的參數(shù)，如常用的最小二乘法，最后依據(jù)方程計算趨勢值及預(yù)測值。指數(shù)曲線exponentialcurveYabt

ta、b為未知常數(shù)

若b>1，變動率隨著時間t的增加而增加;b0，b6.4指數(shù)平滑預(yù)測

一次指數(shù)平滑法也可用于對時間序列進行修勻，以消除隨機波動，找出序列的變化趨勢。

指數(shù)平滑法的主要優(yōu)點

按“近大遠小”原則給各期觀測值賦予了不同的權(quán)數(shù)，既充分利用了以前各期

觀測值的信息，又突出了近期數(shù)據(jù)的影響，能夠及時跟蹤反映現(xiàn)象的最新變化。它采用遞推公式，更便于連續(xù)計算，因為實際計算時不必保留以前全部信息，

只需上期的平滑值和最新的觀測值兩項數(shù)據(jù)即可。

其權(quán)數(shù)確定也較為簡便，只需確定最新一期數(shù)據(jù)的權(quán)數(shù)，其他各項觀測值的權(quán)

數(shù)可自動生成。

平滑系數(shù)α的選擇-α的選擇是指數(shù)平滑法的關(guān)鍵，一般可從以下幾個方面來考慮：

(1)如果認為時間序列中隨機波動成份較大，為了盡可能消除隨機波動

的影響，可選擇較小的α；反之，若認為隨機波動成份較小，為了及時

跟蹤現(xiàn)象的變化，突出最新數(shù)據(jù)的信息，可選擇較大的α。

(2)如果現(xiàn)象趨勢的變化很平緩，可選擇較小的α；如果現(xiàn)象趨勢的變化

比較劇烈，例如呈階梯式特征，應(yīng)選擇較大的α。

(3)通過大小不同的α值進行試算，使得預(yù)測誤差最小的α值就是最合

適的平滑系數(shù)。

由于指數(shù)平滑法要求數(shù)據(jù)中不能存在缺失值，因此在用SPSS進行指數(shù)平滑法分

析前，應(yīng)對數(shù)據(jù)序列進行缺失值填補。

單擊Parameters按鈕進行模型參數(shù)設(shè)置，在InitialValues框中選擇初始值的

方式，其中Automatic表示系統(tǒng)自動設(shè)置，Custom表示用戶手工設(shè)置。在General(Alpha)框中設(shè)置簡單指數(shù)平滑模型的常數(shù)α�？芍苯虞斎毽恋闹�，

也可設(shè)定初值和終值以及步長，這樣SPSS會通過格點法對多個值逐個建模，得

到最優(yōu)模型；

當只有少數(shù)觀測值時這種方法是有效的。

在General(Alpha)和Trend(Gamma)框中設(shè)置Holt雙參數(shù)模型當中的普通、

趨勢平滑常數(shù)α，γ；

在General(Alpha)、Trend(Gamma)、Seasonal(Delta)框中設(shè)置溫特模型中

的普通、趨勢和季節(jié)平滑參數(shù)α，γ，β；

選擇Displayonly10bestmodelsforgridsearch選項表示：在平滑常數(shù)的格

點選擇完成后僅顯示最佳的10個模型。不選擇該選項，則每個格點處常數(shù)值對

應(yīng)的模型都會被輸出。

6.4.1（一次）簡單指數(shù)平滑模型（適用于比較平穩(wěn)的序列）適用于序列值在一個常數(shù)均值上下隨機波動的情況，無趨勢及季節(jié)要素。YT平滑后的序列計

算公式如下

tyt1yt1y01t11y1y為平滑因子。越小，越平緩，重復(fù)迭代，可得到

tys01syts一般而言，當時間序列有較大的隨機波動時，宜選較大的，以便能很快跟上近期的變化；當時間序列比較平穩(wěn)時，宜選較小的

Bowermen和O’Connell（1979）建議值在0.01到0.03之間較好。也可以讓EViews估計使一步預(yù)測誤差平方和最小的值。注意：阻尼系數(shù)=1-）

首先建立簡單指數(shù)平滑模型。對平滑參數(shù)的選擇采用格點（GridSearch）方法，以找出相對最優(yōu)模型；對于初始值選擇自動選擇（Automatic）。

6.4.2雙指數(shù)平滑（一個參數(shù)）

適用于有線性趨勢的序列。指數(shù)模型，描述指數(shù)增長趨勢變化

邏輯增長曲線模型：

X也稱S函數(shù)曲線（邏輯曲線）模型Yi01iK、a、b為未知常數(shù)K>0，a>0，0

該曲線的特點是某變量剛開始時，隨著t的增加，y的增長速度逐漸增加，當y達到一

定水平時，其增長速度又放慢，最后超近于一條漸近線

該方程經(jīng)常用來描述某消費品的生命周期的變化，可將其分為四個階段，即緩慢增長→快速增長→增速放慢→相對飽和

X龔珀茲增長曲線模型：GompertzcurveYi01i描述的現(xiàn)象：初期增長緩慢，以后逐漸加快，

當達到一定程度后，增長率又逐漸下降，最后接近一條水平線,兩端都有漸近線，上漸近線為YK,下漸近線為Y=0季節(jié)性模型

Yb0b1sin2πt12b2Cos2πt12εt

時間序列的構(gòu)成要素與模型

2.3隨機性時間序列模型

模型的性質(zhì):

把時間序列數(shù)據(jù)作為隨機過程產(chǎn)生的樣本來分析：多數(shù)影響時間序列的因素具有隨機性質(zhì)，因此時間序列的變動具有隨機性質(zhì)平穩(wěn)性時間序列非平穩(wěn)性時間序列

利用時間序列的自相關(guān)關(guān)系建立模型通過反復(fù)實驗確定時間序列的最佳模型時間序列的分類：

隨機性時間序列模型的特點:

利用時間序列中的自相關(guān)關(guān)系進行分析和建摸

時間序列的自相關(guān)關(guān)系是指時間序列在不同時期觀測值之間的相關(guān)關(guān)系

許多因素產(chǎn)生的影響不是瞬間的，而是持續(xù)幾個時期或更長時間，因此時間序列在不同時期的值往往存在較強的相關(guān)關(guān)系（二）殘差方差圖：

（1）殘差：在多元回歸y=a1x1+a2x2+….+anxn+at,存在自變量x的選擇問題。如果x選擇不夠，模型擬合不足，表現(xiàn)為y與差異較大；若x選擇多，則過度擬合，y與差異減小速度很慢。

將(y-)稱為殘差，多元回歸就是利用此確定模型的自變量，即新增或減少變量是否會顯著影響殘差。

（2）將該思想應(yīng)用到時間序列模型定階上。

模型的剩余平方和

以ARMA(p,q)為例，zt為序列真值，t為根據(jù)模型zQN2t(zt1t)zN自回歸階數(shù)2階數(shù)（p,q）得到的估計值。t）在不同利用（ztz階數(shù)下是否顯著來判定為此引入殘差方差模型階數(shù)。2實際觀察值個數(shù)對于AR(p)：aMA(q):a2Q(NP)Pa.模型的參數(shù)個數(shù)QNq2a2模型的剩余平方和實際觀察值個數(shù)ARMA(p,q):aQ(NP)(Pq)(3)利用的變化規(guī)律，確定模型階數(shù)。

a2

隨著模型階數(shù)的增大，分母減��；

分子在不足擬合時，一直減小，速度較快；過擬合時，分子雖減小，但速度很慢，幾乎不變。

a2取決于分子、分母減小的速度。

在不足擬合時，a2一直減��；過擬合時，a2卻增大。選擇a2的最低點為模型的最優(yōu)階數(shù)。

（三）F檢驗定階法：

（1）F分布：

若x1，x2，....，xv相互獨立，且服從標準v正態(tài)分布則Xxt122t,X~X(v)22若X~X(v1),Y~X(v2),X與Y相互獨立FX/v1Y/v2~F(v1,v2)（2）用F分布檢驗兩個回歸模型是否有顯著差異。設(shè)yta1x1a2x2...arxrN現(xiàn)檢驗xrs1,xrs2,....,xr對Y是否顯著影響。2Q(yaxax...ax)若有顯著影響，則第一個模型成立；0t1122rrt1否則，第二個模型成立�，F(xiàn)舍棄后面S個變量，得到新的回歸模型：yxH0：ars1ars2...ar0ta11a2x2...arsxrsH0,...,a殘差平方和1:ars10,ars2r0NQ220~aX(Nr)Q21(yta1x1a2x2...arsxrs)(2t1a為殘差方差，r為模型參數(shù)個數(shù)若H0成立，Q221Q0~aX(s),且Q0與（Q1Q0）獨立則F（Q1Q0）/sQ/Nr~F(s,Nr)0給定顯著性水平，若H0成立，F(xiàn)（Q1Q0）/sQF(s,Nr)0/Nr若F（Q1Q0）/sQrF(s,Nr)，0/N則H1成立。

(3)對于ARMA(p,q)模型定階

例如：在ARMA(p,q)和ARMA(p-1,q-1)選擇。H0:p0,q0H1:p0,q0Q220~aX(Np(pq))Q221Q0~aX(3)[注：Q221~aX(N(p1)(p1q1))]F（Q1Q0）/3QF(3,N2pq)0/N2pq~給定，比較F與F的關(guān)系，判定H0是否成立。

)

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