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如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于平稳性时间数列 如果r1比较大，r2、r3渐次减小，从r4开始趋近于零，表明该时间数列是随机性时间数列 如果r1最大，r2、r3等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列
计算简便 充分利用了时间数列的全部数据信息 没有充分利用时间数列的全部数据信息 对参与运算的N个数据采用等权的方法处理 对时间数列由近及远采用逐步衰减的加权方法处理
简单算术平均 简单序时平均 加权算术平均 加权序时平均
如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于平稳性时间数列 如果r
比较大，r
,r
渐次减小，从r
开始趋近于零，表明该时间数列是随机性时间数列 如果r最大，r,r等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列
利用时间数列可以研究客观现象的发展趋势和发展速度 对时间数列进行长期趋势测定，可以揭示客观现象发展的变化规律 利用时间数列资料可以预测客观现象未来的发展方向与变化幅度 将3个或3个以上的时间数列进行对比，可以发现不同客观现象之间的动态联系及其变化趋势
如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于平稳性时间数列 如果r1比较大，r2、r3渐次减小，从r4开始趋近于零，表明该时间数列是随机性时间数列 如果r1最大，r2、r3等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列
如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于随机性时间数列 如果r1比较大，r2渐次减小，从r3开始趋近于零，表明该时间数列是平稳性时间数列 如果r1，最大，r2、r3等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列
随机性时间数列 周期性时间数列 趋势性时间数列 季节性时间数列
如果r1最大，r2r3等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果r1比较大，r2、r3渐次减小，从r2开始趋近于零，表明该时间数列是平衡性时间数列 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列 如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于随机性时间数列
如果所有的自相关系数都近似地等于零，表明该时间数列属于随机性时间数列 如果r1比较大，r2.r3渐次减小，从r4开始趋近于零，表明该时间数列是平稳性时间数列 如果r1最大，r2.r3等多个自相关系数逐渐递减但不为零，表明该时间数列存在着某种趋势 如果一个数列的自相关系数出现周期性变化，每间隔若干个便有一个高峰，表明该时间数列是季节性时间数列
是由一般平均数组成的 是由序时平均数组成的 其项数一定少于原数列 其基本发展趋势同原数列不一致 其基本发展趋势同原数列一致
时间数列中的各项顺序指标值，依次反映了客观现象在特定时间下的总量水平、相对水平或平均水平 利用时间数列可以研究客观现象的发展趋势 将两个或两个以上的时间数列进行对比，可以发现不同客观现象之间的动态联系及其变化趋势 对时间数列进行长期趋势测定，可以揭示客观现象发展变化的规律性
描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线 时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并，使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列 为寻找直线趋势时间数列的变动规律，应对数据进行指数平滑修匀 从预测的角度来说，对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好
由序时平均数组成 由一般平均数组成 项数比原数列少 发展趋势同原数列不一致 前后均少相等的项数
应用移动平均法的关键在于步长的选择 移动平均法不能用来测定时间数列的长期趋势 一般来讲，被平均的项数越多，修匀作用就越小 如果时间序列存在自然周期，应根据周期确定步长 移动平均法是对时间数列由近及远采取具有逐步衰减性质的加权处理
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