bsts，bst什么的简称

摘要： 本篇文章给大家谈谈bsts，以及bst什么的简称对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录：1、「」是什么成语?2、...

本篇文章给大家谈谈bsts，以及bst什么的简称对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录：

• 1、「」是什么成语?
• 2、BSTS侦测时间序列变化点
• 3、时间序列到时间序列序列经典模型有哪些

「」是什么成语?

1、“「」”是引号，打出的成语应该和引用典故或者“引用”、“引导”、“引来、共同”的意思有关，可以打出成语：引经据典：引用经典书籍作为论证的依据。旁征博引：旁：广泛；征：寻求；博：广博；引：引证。指说话、写文章引用材料作为依据或例证。繁征博引：引用多方面的资料作为证明。

2、①「」打一成语这个成语是“形容对事情不关心”的意思 视而不见 shìérbùjiàn [释义] 指不注意；不重视；睁着眼却没看见专。也指不理睬属；看见bsts了当没看见。 [语出] 语出《庄子·知北游》：“终日视之而不见；听之而不闻；搏之而不得也。” [正音] 不；必须读作“bú”；见；不能读作“xiàn”。

3、上行下效[ shàng xíng xià xiào ]【解释】：效：仿效，跟着学。上面的人怎么做，下面的人就跟着怎么干。【出自】：汉·班固《白虎通·三教》：“教者，效也，上为之，下效之。”《旧唐书·贾曾传》：“上行下效，淫俗将成。

4、颠倒是非 diān　dǎo　shì　fēi [释义] 把对的说成错的；把错的说成对的。指善恶不明或故意歪曲事实。[语出] 唐·韩愈《唐文学博士施先生墓铭》：“古圣人言；其旨密微；笺注纷罗；颠倒是非。”[正音] 倒；不能读作“dào”。[辨形] 是；不能写作“事”。

5、wāi dǎ zhèng zháo 【解释】比喻方法本来不恰当，却侥幸得到满意的结果。也比喻原意本不在此，却凑巧和别人的想法符合。【出处】清·西周生《醒世姻缘传》第二回：“将药煎中，打发晁大舍吃将下去。想歪打正着，又是杨太医运好的时节，吃bsts了药就安稳睡了一觉。”【结构】联合式。

6、xiāng yìng chéng qù 【解释】映：对照，映衬。相互衬托着，显得很有趣味，很有意思。【出处】秦牧《画蛋·练功》：“中外美术史上有些事情，可以说常常相映成趣。”【结构】偏正式。【用法】以两种以上的事物为陈述对象。一般作谓语。【正音】映；不能读作“yānɡ”。

BSTS侦测时间序列变化点

1、捕捉变化点：BSTS模型通过观测方程和隐藏状态方程，结合spikeandslab先验设计，能够精确地捕捉时间序列中的变化点。这种先验设计以二项分布与正态逆Gamma共轭分布的结合，灵活地决定哪些控制变量应被纳入模型，从而确保模型的精准性。

2、BSTS侦测时间序列变化点的方法主要基于状态空间模型，通过以下步骤实现：模型构建：BSTS模型是状态空间模型的一种，由观测方程和状态方程组成。观测方程将观测数据与隐状态向量关联，状态方程控制状态向量随时间的变化。模型中包含趋势、季节性、静态与动态回归组件，以及对状态组件误差结构的处理。

3、BSTS模型能够侦测时间序列中的变化点。具体来说：捕捉异常现象：BSTS模型能够捕捉时间序列中干预前后的异常现象，这些异常现象往往标志着时间序列中的变化点。

4、探索时间序列中的动态变化点：BSTS模型的力量 在数据科学的前沿，Bayesian Structural Time-Series Models (BSTS)为我们揭示了因果关系中的微妙变化，突破了传统的difference-in-differences方法的局限。

5、贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）BSTS结合贝叶斯推断与状态空间模型，通过先验分布和后验采样实现概率预测。其优势在于量化不确定性，例如政策评估中，BSTS可分离趋势、季节性和干预效应的影响。

时间序列到时间序列序列经典模型有哪些

时间序列到时间序列序列bsts的经典模型主要包括以下九类bsts： 自回归移动平均模型（ARMA）ARMA模型通过结合自回归（AR）和移动平均（MA）两部分bsts，对平稳时间序列进行建模。其核心假设是当前值与历史值及随机误差存在线性关系，适用于短期预测任务。例如，经济指标中bsts的月度通胀率预测常采用ARMA模型。

时间计算模型主要包括时钟模型、时间模型（物理概念）、时间序列模型以及深度学习时间序列预测模型，具体介绍如下：时钟模型该模型基于日常时间计量体系，将一天划分为24小时，每小时包含60分钟，每分钟包含60秒。

SARIMAX模型（简介）SARIMAX模型是ARIMA模型bsts的扩展，它特别适用于具有季节性变化的时间序列数据。SARIMAX模型在ARIMA模型的基础上，增加了季节性自回归和季节性移动平均的项，因此其参数除了(p，d，q)外，还包括季节性参数(P，D，Q)以及季节周期长度m。P：季节性自回归的项数。D：季节性差分的阶数。

自回归模型：在这种模型中，未来的时间序列数据是基于过去的自身数据来预测的。这种模型假设未来的数据点与其过去的数据点之间存在线性关系。解释：自回归模型是一种线性模型，它使用序列本身的过去数据来预测未来的数据点。这种模型适用于那些具有稳定方差和依赖过去值的数据序列。

传统时间序列模型 自回归模型（AR）基本思想：使用变量过去值的线性组合来预测未来的值。应用：适用于具有明显自相关性的时间序列数据，如股票价格短期预测。移动平均模型（MA）基本思想：基于过去观测值的平均水平来预测未来。应用：用于平滑数据，减少随机波动的影响，提高预测的稳定性。

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