時序分析理論（Time Series Analysis Theory）是統(tǒng)計學和信號處理領域的一個重要分支，主要研究如何從隨時間變化的數(shù)據(jù)序列中提取有用信息，并建立數(shù)學模型來描述和預測這些數(shù)據(jù)序列的未來趨勢。

時序分析理論的核心內容包括以下幾個方面：

1. 時間序列的描述性分析：通過計算時間序列的統(tǒng)計特性，如均值、方差、自協(xié)方差、自相關函數(shù)等，來描述時間序列的基本特征。

2. 時間序列的建模：根據(jù)時間序列的統(tǒng)計特性，建立合適的數(shù)學模型來描述時間序列。常見的模型包括自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸移動平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）等。

3. 時間序列的預測：利用建立的時間序列模型，對未來一段時間內的數(shù)據(jù)值進行預測。

4. 時間序列的異常值檢測：識別時間序列中的異常值或離群點，這些異常值可能對時間序列分析的結果產(chǎn)生影響。

5. 時間序列的濾波與平滑：通過濾波和平滑技術去除時間序列中的噪聲，提取有用信息。

6. 時間序列的聚類與分類：將具有相似特征的時間序列進行聚類或分類，以便更好地理解時間序列數(shù)據(jù)的結構和規(guī)律。

時序分析理論在許多領域都有廣泛的應用，如金融市場分析、天氣預報、生物醫(yī)學信號處理、經(jīng)濟預測等。隨著計算技術的發(fā)展，時序分析理論也在不斷地發(fā)展和完善。