TOPIC / foundation-statistical
平稳性与统计模型
从序列诊断出发，依次学习 ARMA/ARIMA、指数平滑和时间序列分解。
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4 条内容
exp-00-stationarity · 基础
实验 00｜平稳性基础
建议 2 学时。从趋势、季节与随机波动入手，建立“识别非平稳—差分—诊断”的分析起点。
打开内容 ↗exp-01-arma-arima · 基础实验 01｜ARMA 与 ARIMA
建议 2 学时。通过 AR/MA 模拟、参数估计和信息准则选阶，建立经典统计预测流程。
打开内容 ↗exp-02-smoothing · 基础实验 02｜指数平滑
建议 2 学时。从 SES 到 Holt 与 Holt–Winters，比较水平、趋势和季节项的递推预测。
打开内容 ↗exp-03-decomposition · 基础实验 03｜时间序列分解
建议 2 学时。将观测拆解为趋势、季节与残差，并用诊断量化分解效果。
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