时间：2020年11月7日 14:30    2020年11月8日  14：00

地点：6教109    新校区X310

授课老师：汪晓云

主要内容：数学建模之时间序列分析

1、统计182陆文慧

11月8号我们专业的时间序列分析汪老师在六教109为我们上了第三次建模课程——时间序列分析。两个多小时的课程，汪老师为我们详细的介绍了什么是时间序列、随机性时间序列以及确定性时间序列，为我们介绍了AR( p)、MA（q）以及ARMA（p,q）模型，与此同时，老师还为我们讲解了平稳和非平稳时间序列建模的模型和步骤，这些都有助于以后我参加数学建模比赛。非常感谢老师这次的上课，以后我也会多学习各种课程，不断提升自己。

2、车辆181徐阳

11月8日下午，汪晓云老师给我们带来了第三次数学建模课程。主要讲解了时序分析在数学建模中的应用。给我们介绍了时间序列分析的概念，主要讲解了平稳时间序列和非平稳时间序列的关系，仔细推导AR,MA,ARIMA模型的原理和使用。
老师清晰、流畅的讲课思路带给我们很多启发，只有对知识反复操练，真正理解咀嚼分析后才能在实战操作中如臂使指，熟练运用。感谢汪老师来到新校区授课，感谢班主任的协调安排，期待下一次学习！

3、机制181刘新亮

又是一个如约而至的下午，我们迎来了汪老师讲授的数学建模之时间序列分析课程。在她的细心讲解下，我明白了什么是时间序列以及其分析方法，懂得如何利用时间序列进行数学建模的步骤。最后再次感谢汪老师的辛苦奔波前来授课，继续努力！

4、机器人181许虹璐

今天是汪晓云老师为我们授课，数学建模之时间序列，大一的时候就听说汪晓云老师课上的特别好，却一直没有机会参加老师的课。今天借菁英班能够感受汪晓云老师的授课风采，清晰明了，很容易让人理解，这节课我听的特别认真，老师讲的内容也都听懂了，对于时间序列这个新概念有了了解，这是解决一类数学建模问题的基本方法，希望以后我能将这种方法运用到实际问题中去。

5、服工182夏敏

11月8日下午2点，汪晓云老师在6教109为我们讲授了时间序列分析。内容主要包括“什么是时间序列”和“随机性时间序列分析”。

在介绍什么是时间序列时，首先给我们引入了几个概念：平稳时间序列、自相关系数、偏自相关系数、白噪声序列。其中判断平稳时间序列最简单的方法是时序图检验法。对于有强烈趋势性，周期性的时序图，这种数据不属于平稳时间序列。之后又给我们介绍了三种平稳时间序列的基本模型：AR(P)模型、MA(P)模型、MRMA(p,q)模型。其中AR(P)模型的特点是：自相关系数拖尾而偏自相关系数截尾，MA(q)模型的特点是：自相关系数截尾而偏自相关系数拖尾，MRMA(p,q)模型的特点是：自相关系数拖尾而且偏自相关系数也拖尾。这个特点是我们用来选择模型的依据。最后我们了解到平稳时间序列的建模步骤是：一、平稳非白噪声检验，二、模型识别，三、参数估计，四、模型检验，五、预测。对于非平稳时间序列，有一部分可以通过差分转化成平稳时间序列，再按照平稳时间序列的建模步骤进行建模预测数据。有一点需要注意的是，我们在选择模型时是依据模型的特点即“自相关系数和偏自相关系数是拖尾还是截尾”，这里面存在一定的主观因素，对于两种模型都适用的情况下，我们可以通过比较BIC的大小，来选择最优的模型。一般来说BIC越小，模型选择越优。

此次建模课程在4点15分结束，通过这个课程我了解到了预测数据的一套建模流程，这个知识可以运用到之后的生活学习当中，这两个多小时的时间里，我感觉收获满满。

6、金融中外181周镜台

昨天下午的时间序列课让我对这门课程有了一些更深入的了解。老师介绍了时间序列的几个模型和相关概念。时间序列主要是对过去到现在的一段时间内的数据进行分析，然后对未来的数据进行预测。老师还介绍了关于时间序列的软件sas，通过这个软件可以对模型进行拟合分析，并对未来的数据进行分析。我觉得不光对数学建模也对我们本专业分析一些股票等模型用处非常大。

7、电科181陈凯鹏：

第三次的数学建模学习了时间序列的预测模型。

老师很详细的教了我们时间序列中的平稳时间序列和非平稳时间序列模型的建立和求解问题。系统的学习了时间预测类问题的求解办法。为后续数学建模的比赛建立了基础！

8、机电182程虎：

周日进行了第三次的数学建模的学习，来自汪晓云老师的时间序列分析的数学建模课程。在两个小时的学习过程中收获颇多。学习了平稳时间序列，非平稳时间序列，及其自相关系数，偏自相关系数。按照步骤分析，识别，估计，检验，最后再进行预测，虽然没有任何建模的基础，但是在老师的带领下也能够掌握这些知识我能更加的了解数学建模，对数学更感兴趣，这对于我今后有关数学的思维和解题方式都会又很大的好处。

9、机制183陈新岳：

周六，我们迎来了第三次数学建模课。

在老师的指导下，我们学习了时间序列的概念，SAS软件的使用方法，以及对平稳序列，非平稳序列的相关知识和建模步骤。

两个多小时的课程中，大家认真记笔记，积极参与老师互动，老师的认真和热情感染到了我们所有人。

十分期待下一次的数学建模课程。

10、统计182汪翔：

首先，非常感谢汪晓云老师给我们讲授数学建模之时间序列分析这节课！汪老师的授课非常清晰且热情，感触颇多。不仅对基础知识有所了解，还对建模有所涉及，整体的思路贯穿起来，有了更深的感悟。建模不是一蹴而就的事情，需要长久的只是积累和模型学习，希望自己在建模之路上更进一步！

11、食品182陈佳惠：

本周日，在汪晓云老师的带领下，我们学习了数学建模的时间序列分析课程，主要学习了平稳时间序列，非平稳时间序列，及其自相关系数，偏自相关系数。其中平稳时间序列包括三种模型，每种模型都有各自的特点，利用其特点不同可以对不同的问题进行建模分析然后解决。还学习了时间序列的建模步骤，遇到实际问题时，按照步骤分析，识别，估计，检验，最后再进行预测。通过本次的课程学习，建立了一定的数学思维，相信对以后的学习和生活一定会有所帮助。

 12、通信182何雅婷

    本周六的课程是我们菁英班来到新校区的第三次课程，由汪晓云老师给我们上数学建模之时间序列分析。王老师讲课深入浅出，从定义入手，一步步推导出公式结果，还联系到我们正在学习的课程随机过程，更让我感到各个学科之间的紧密联系。数学建模并不是一个单一的课程，它渗透在我们所学知识的各个方面，这更加让我坚定了学好当前课程的信心和决心。只有打下良好的知识理论基础，才能在今后的学习和生活中加以融会贯通，并且解决实际的问题。

13、电气181方纬康

2020年11月7日，在汪老师的教导下，我们学习了平稳时间序列和非平稳时间序列，对于非平稳时间序列具有一定的单调性，需要进行平稳化处理，有利于资源的合理利用；而对于平稳时间序列的建模需要拟合数据，引入延迟算子类似于一个时间指针，相当于把当前序列值的时间向过去拨了一个时刻，相关程序带入R语言，便可完成平稳时间序列的建模。

此次学习十分有益，在以后遇到相关问题便可以迎刃而解。

14、车辆183舒子帅

   上周六（2020.11.7）汪晓云老师给我们带来一节数学建模之时间序列分析课程，一直周末去菁英班的课程，这次老师通知周六一时没反应过来，差点没去成，多亏同学提醒。

   白驹过隙，如今已经来到了十一月，如果还在高中时期，此时应该大家伙都在陆陆续续忙碌期中考试，学期过半，对自己一些课程的复习也该提上日程，不能重蹈过去学期临了复习，依赖考试周着实不为一个好的计策。除此之外，觉得最近自己应该多看一些课外书，保持一颗谦逊、成熟、以及宁静致远的心，加油打工人～

  “劳动与观察带来成功。”   

15、机器人181段睿

本次课程是由汪晓云老师讲授的时间序列的相关课程。我们不仅了解到了时间序列的分类包括平稳时间序列和非平稳时间序列，同时，老师还详细的讲述了SAS软件的编程方法，通过这节课的讲解，我们可以通过SAS软件建立数学模型，从而预测一段时间内的相关数据的数值变化。学习了本次课程，我对于有关时间序列的数学建模的具体步骤有了详细的了解和认识，获益匪浅。

16、统计182宗婉秋

   本次建模课学习了时间序列分析，了解到了平稳时间序列及判别方法，首先要明确的一点是我们的建模是基于平稳序列的，也就是说得先判断序列的平稳性，若非平稳则不考虑；若平稳，则继续。

平稳序列简化了我们研究的问题，使得问题变得简单些，但是如果序列是一个非常简单、理想的平稳序列，那也就没什么研究价值，比如该序列是平稳序列中的白噪声序列，这种情况说明我们的序列完全是纯粹随机的，其中没有任何有效信息可以提取，研究它将毫无意义。所以第二步就是对我们得到的平稳的序列进行进一步的判定，看它是不是白噪声序列，若是，则终止，否则继续

17、金融181张桂银

本节数学建模课程学习了时间序列分析，汪晓云老师从三个方面给我们详细地讲述时间序列分析，第一部分主要讲解了时间序列地概念，第二部分讲解了随机性时间序列分析的平稳时间序列随机分析的基本模型和建模步骤，第三部分是非平稳时间序列随机分析建模模型和建模步骤。王老师的讲解让我从对时间序列分析有了清晰的认识，与此同时也让我的数学建模体系进一步完善。

18、工商181汪甜甜

11月8号周日下午进行了第三次建模课程学习，本次课程上汪老师为我们介绍了时间序列，从生活具体事例入手更快速理解时间序列的概念和用途；汪老师详细为我们讲解了平稳时间序列的判断方法以及性质、白噪声序列的检验、通过自回归系数、偏自回归系数选择合适的模型然后进行参数估计、进行模型检验、最后进行预测，因为判断选择模型时具有主观性。老师给我们介绍了一种BIC法，通过判断BIC值的大小判断模型是否更优。非平稳序列同时可以通过差分处理转化成平稳序列进行建模，今天又是涨知识的一天，期待下一次！

19、服工182高付蕾

十一月八日的下午两点，在六教109教室由汪晓云老师给我们带来了十分充实的一节数学建模课，课程的主题是数学建模之时间序列分析。与之前的数学建模课程一样，都是借助一定的软件对数据进行处理分析。经过老师的讲解，让我对时间序列分析有了初步的认识，比如平稳时间序列建模需要经过平稳非白噪声检验、模型识别、参数估计、模型检验和预测的步骤，而非平稳时间序列则需多一步将非平稳通过差分的方法转化为平稳时间序列再进行后面的步骤。在做分析的过程中，老师十分清晰的讲述了如何使用SAS软件进行数据分析和绘图。这节数学建模课程又让我收获了很多，也让我对这门课程有了更多的认识，在今后的学习中我会努力去将这些软件、思维模式运用到学习生活中去。

20、纺织183陈治宇

11.8，在六教109，由汪晓云老师给我们讲解了数学建模的时间序列分析，主要讲解了时间序列的性质和用途，深入解析了平稳时间序列的判断方法以及性质、白噪声序列的检验、通过自回归系数、偏自回归系数选择合适的模型然后进行参数估计、进行模型检验，对于模型的检验由于带有主观性引入BIC的概念，由BIC值进行判断。在分析讲解过程中，老师使用SAS软件进行数据分析和绘图。时间序列的讲解让我受益匪浅，对数学建模的逻辑性有了更深的认识。

21、金融工程181 王雨梦

汪晓云老师跟我们讲述了时间序列分析，对于平稳数据和非平稳数据如何用模型进行预测。这学期我也上过这门课，虽然老师对于ARMA（p,q）简化了很多，但今天这次课也让我对所学的东西有了一个更加系统的梳理。总而言之，这次的数学建模课更加通俗易懂，可以让我更好地运用SAS软件等做数学建模分析。

22、应化183 周金宝

又是一次高深的建模课。汪老师大致为我们介绍了时间序列，包括了平稳时间序列建模的基本模型和建模步骤以及非平稳时间序列建模的基本模型和建模步骤。虽然之前没有太多的建模基础，但汪老师讲的很形象化，我收获颇多，同时也激发起我对建模的兴趣及对建模的学习，希望自己今后可以积累更多的建模知识，充实自我。

23、土木181陈旭阳

本次的建模课上的是有关时序方面的内容，通过对相同间隔时间之内的数值分析来预测以后出现的可能值是多少，具有很强的现实意义。随后，老师向我们介绍了如何用SAS软件来进行分析。虽然学习的过程中感觉遇到了一些困难，但相信只要肯下功夫，我们也能逐步掌握这方面知识。

24、营销182丁卿

这一堂建模课，主要学习时间序列分析的内容。时间序列主要对时间序列做短期预测，可以用来预测和控制现象的未来行为，在经济、金融、商业等方面都可以运用。课堂的内容有些多，不同情景下适用的模型不同，需要注意的点也不一样，全部掌握私底下需要下功夫。

25、通信182孔雪怡

这个周六我们又开始了建模课，这节建模课上老师为我们讲授了时间序列分析。在这两节课的时间里，我们每个人都聚精会神，老师在课堂上生动的列举的例子让我更加深刻的理解了各个概念的涵义。在自相关系数方面我一直有疑惑，在这次课上我的问题得到了解决，并且我还学会了用SAS软件绘制时序图命令的语句，这节课我的收获满满。通过这段时间数学建模的学习，提高了我学习数学的兴趣，去探索那些不容易接受和掌握的知识，感谢老师的讲授。

26、车辆182范震涛

本周建模课老师向我们介绍了时间序列分析，其实在今年五一建模的比赛中，我对此就有所涉及，只是当时不太了解它具体的含义。时间序列分析ARIMA模型是对样本数据走势进行预测评估。其包括AR(p)和MA(q)两个模型，而两者的应用范围也不同，一个适用于n阶拖尾，另一个适用于n阶截尾。老师还讲到了SAS软件的使用。对于应用软件能力差的我而言，熟悉使用不同软件确实是一个瓶颈。希望自己能有所突破。

27、统计182孙梦圆

这周我们上了数学建模之时间序列，听完老师的讲解，我对时间序列模型有了更深刻的理解，收获很多。数学建模是一个启发思维的很好的课程，不管对以后考研还是自身思维的拓展都有很大的帮助，在今后的日子，我会继续学习。

28、通信182万懿茹

数学建模，就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。

当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时，人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上，用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。

经过两节课的教学，我们初步了解了数学建模的发展历史及前景，老师将晦涩难懂的知识用通俗易懂的例子进行讲解，使我们了解了基本的数学模型。通过这次数学建模课，对整体数模有了更深层次的认识。本次上课，更加深层次的了解了数学模型以及求解方法。

29、生制182王琦月

2020年11月8日14点在六教，我上了菁英班的一次数学建模课程，讲的是“时间序列分析的应用领域”，老师讲的很详细，分别介绍了：“什么是时间序列”，“随机性时间序列分析”和“确定性时间序列分析”三个方面的内容。先是通过介绍一个简单的例子，再逐渐引入到本次的主题。这些内容都是我之前没有了解到的，因为对大一学过的高数有些忘记，再加上没上过线代等其他相关数学资料，所以学习起来有些吃力，但我之后也会自主学习关于知识，建立和完善数学建模思维，做到更好！

30、通信183欣龙

本周的建模课程内容是时间序列分析法。老师从时间序列的认识为开端，进行了平稳时间序列的预测模型以及非平稳时间序列预测模型的讲述。通过这次课程的学习，让我对时间序列分析法有了更加清晰的认识，在以后的比赛当中，自己也可以利用编程解决现实的相关预测问题。课后自己也与老师进行了关于最小信息量准则的讨论，老师给予了耐心的解答，让自己对建模的兴趣更加浓厚了。感谢老师耐心地解答，期待下次课程的到来！