Decomposition of Seasonal Time Series: A Model for the Census X-11 Program
季节时间序列分解：Census X-11 程序的模型解释AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究时间序列的随机趋势、季节成分及线性滤波分解，与时间序列方法明确相关。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
季节时间序列分解：Census X-11 程序的模型解释
- 研究问题
- 能否用随机趋势、季节项和噪声构成的模型解释 Census X-11 的线性滤波版本，并判断其适用程度？
- 方法与思路
- 作者采用随机趋势、季节项和噪声的加性模型，得到趋势与季节成分的最优估计，并与 X-11 的对应估计比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该模型可近似解释 X-11 的线性滤波版本，两类估计较为接近；两个例子展示了适用程度不同的情形。
- 阅读关注点
- 应核对各成分的随机过程设定、最优估计的评价准则、近似解释成立的范围，以及两个例子的适用性判断依据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；结论针对线性滤波版本，摘要未说明能否覆盖完整程序。
原文摘要
This paper shows that the linear filter version of the Census X-11 program for time-series decomposition can be approximately justified in terms of an additive model with stochastic trend, seasonal and noise components. Optimal estimates of the trend and seasonal components are obtained from the model and found to be in close agreement with the corresponding estimates for the Census procedure. This approach makes it possible to assess the appropriateness of the Census method. Two examples are given, one showing that the use of the X-11 procedure is largely appropriate and the other much less so.