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六西格玛管理工具之时间序列图
一、什么是时间序列图
时间序列图，又称为趋势图，是将收集到的数据按照时间的先后顺序在坐标图中展示出来的图形工具，它可以直观的显示数据随时间的变化规律和发展趋势。
二、应用目的
团队收集到了过程输出Y 数据后，可以用时间序列图收集到的数据展示出来。
运用时间序列图可以帮助团队了解Y 随时间变化的情况与变化趋势。
三、构成与原理
时间序列图的横轴代表时间，纵轴代表分析对象的测量值，将收集到的数据按时间顺序描绘到坐标图上，并将前后两个数据点用折线连接。
应用时间序列图寻找数据随时间变化的规律。
四、应用方法
时间序列图要求收集到的数据必须有时间的先后顺序，同时为了能够充分展现数据随时间的变化规律，需要收集尽量多的数据。
以时间作为横坐标，以观测值为纵坐标描点，用折线连接，即可绘制出时间序列图。
可用计算机辅助绘制时间序列图。
五、应用示例
图1为某工厂成品仓库2008年每月月末盘点并记录产品的库存数量统计表。
运用该数据做出库存的时间序列图（图2），籍此可考察库存数量随时间变化的情况。
从图中可以直观的看到该工厂成品仓库的库存上半年波动较大，而下半年则成显著递减趋势。
时间序列是将社会经济现象的某一指标在不同时期或时点上的指标数值按时间的先后顺序加以排列而形成的序列，又称为动态序列。
可见，时间序列是由两个互相配对的序列构成的：一是现象所属的时间，即反映时间变化的序列；二是现象在不同时间上的指标值，即反映指标数值变化的序列。
指标值若以月的顺序进行排列，称月份时间序列；若以季、年、日为序排列，则分别称季时间序列、年时间序列、日时间序列。
时间序列的作用(1)时间序列可以描述社会经济现象的发展变化过程和结果。
(2)时间序列可以用于研究社会经济现象的发展趋势和发展速度。
(3)对时间序列进行长期趋势测定，可以揭示社会经济现象发展变化的规律性。
(4)不同时间序列的对比，是对社会经济现象间的相互联系进行分析的重要方法按时间序列中统计指标表现形式的不同，时间序列一般可以分为总量指标时间序列、相对指标时间序列和平均指标时间序列三种类型。
其中，总量指标时间序列是最基本的时间序列。
(一)总量指标时间序列把某一总量指标在不同时期或时点上的指标数值按时间的先后顺序排列而形成的序列就是总量指标时间序列，也称为绝对数时间序列。
因总量指标有时期指标和时点指标之分，所以总量指标时间序列又分为时期指标时间序列和时点指标时间序列，简称为时期序列和时点序列时期序列的特点主要有：(1)时期序列中各个观察值可以相加，相加后的观察值表示现象在更长时期内发展过程的总量。
(2) 时期序列中每个指标值的大小与时期的长短有直接关系，即具有时间长度。
“时期”是指时间序列中每个指标值所包括的时间长度。
除个别指标值可能出现负数外，一般来讲，时期愈长，指标值愈大；反之，指标值愈小。
(3)时期序列中的指标值，一般采用连续登记办法获得。
因为时期序列各观察值是反映现象在一段时间内发展过程的总量，它就必须对在这段时间内所发生的数量逐一登记后进行累计。
时点序列的特点主要有：(1)不可加性，即时点序列中各时点上的同一空间的数值不具有可加性。
时序图的用途包括显示在
时序图是一种用于展示时间序列数据的图表，它的用途广泛，可以在不同领域中被广泛应用。
首先，时序图可以用于展示历史数据和预测趋势。
在经济学领域，时序图可以用来展示国民生产总值、失业率、通货膨胀率等经济指标的历史走势，帮助人们了解经济发展的变化趋势。
在科学研究中，时序图可以用来展示实验数据的变化过程，帮助科研人员分析实验结果和预测未来趋势。
在商业领域，时序图可以用来展示销售额、利润等数据的发展趋势，帮助企业制定发展战略和预测市场变化。
其次，时序图可以用于监测和控制过程。
在工程领域，时序图可以用来监测设备运行状态、生产过程数据等，帮助工程师及时发现问题并进行调整。
在环境保护领域，时序图可以用来监测大气污染、水质变化等环境指标，帮助监管部门及时采取措施保护环境。
第三，时序图还可以用于分析相互关联的数据。
在医学领域，时序图可以用来展示患者的生理参数随时间的变化，帮助医生分析患者的病情变化趋势。
在市场营销领域，时序图可以用来展示不同产品销售额随时间的变化，帮助企业决策者分析产品间的竞争关系和市场需求。
此外，时序图也可以用于展示周期性变化和季节性变化。
在天气预报中，时序图可以用来展示气温、降水量等气象数据随时间的变化，帮助人们预测未来天气变
化。
在股票交易中，时序图可以用来展示股票价格、成交量等随时间的变化，帮助投资者分析股票市场的走势。
总之，时序图的用途非常广泛，它可以帮助人们更好地理解和分析时间序列数据，从而指导决策和预测未来趋势。
在不同领域中，时序图都起着重要的作用，成为人们分析数据、监测变化和预测趋势的有力工具。
时间序列图的趋势时间序列图的趋势是指时间和观测值之间的关系所显示的变化趋势。
通过时间序列图，我们可以识别和分析数据的长期趋势、周期性和季节性等特征，从而预测未来发展趋势。
时间序列图是一种常用的数据分析和预测工具，广泛应用于各个领域，如金融、经济、市场分析、气象预测等。
在时间序列图中，时间通常被放置在X轴上，而观测值则放置在Y轴上。
观测值的变化趋势可以通过直观的可视化方式来呈现，有助于我们理解和解释时间序列数据。
时间序列图的趋势可以分为以下几个方面：1. 长期趋势：长期趋势是时间序列数据中最基本和最重要的趋势之一。
它反映了时间序列数据在长期内的变化趋势。
长期趋势一般是由多种因素共同作用所导致的结果，可以是上升的、下降的或保持稳定的。
通过观察时间序列图中数据的整体方向和趋势线的斜率，可以帮助我们判断长期趋势的变化。
2. 周期性：周期性是时间序列数据中呈现出的重复性变化趋势。
周期性通常是因为某些因素在一定周期内的重复产生影响所导致的。
例如，经济领域中的季节性就是一种典型的周期性变化。
通过观察时间序列图中的波动和重复性变化，我们可以判断数据是否存在周期性变化，并找到相应的周期。
3. 季节性：季节性是周期性的一种特殊形式，呈现出固定的周期性变化，并以相同的时间间隔重复出现，通常与时间和自然环境等有关。
比如，气温、月销售额等指标通常会受到季节变化的影响。
通过观察时间序列图中季节性的交替变化，我们可以判断数据是否存在季节性，并预测未来的趋势。
4. 短期波动：短期波动是时间序列数据中的短期变动，通常由随机性因素导致。
短期波动往往在长期趋势和周期性变化的基础上发生，对数据的整体趋势影响较小，但对单个时间点的观测值有较大的波动。
通过观察时间序列图中的波动情况，我们可以判断短期波动对数据的影响程度，并进行相应的调整和预测。
总之，时间序列图的趋势是通过观察和分析时间序列数据的长期趋势、周期性、季节性和短期波动等特征得出的。
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