時間序列分析及應用 R語言 讀書筆記 03
第三章 趨勢 Trends
3.1 隨機趨勢與確定性趨勢
上節中的隨機漫步序列（random walk）雖然呈現出來整體線性增長的趨勢，但是這是因為每個e的隨機取值造成的，如果重新生成一遍，其趨勢不一定還是這樣，所以，這樣的不確定的趨勢稱為隨機趨勢。
有些趨勢是確定的，比如課本中第一章的每個月的溫度，有很明顯的季節性，這樣的趨勢稱為確定性趨勢。本節主要介紹確定性趨勢的建模方法。
3.2 均值（為常數時）的估計
對於均值為常數時，這模型可以寫為：
其中
那麼
文中還介紹了在不同的序列中其方差的計算方法，及一般的近似值
3.3 迴歸方法
線性趨勢：相當於線性擬合
季節性趨勢：可以用上面的n個均值模型來擬合，如擬合12個月的季節性趨勢，可使用12個月的均值來擬合，當不同月份有不同的擬合公式，這樣的方法為季節性均值模型
餘弦趨勢：可以用餘弦表示式來擬合
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