典型文献
在线教育发展趋势——基于时间序列分析的教育APP用户预测
文献摘要：
互联网发展在教育行业中有重要地位,尤其在近几年展现了它强大的力量.笔者选取1997—2020年全国在线教育APP使用人数年度数据,利用SAS软件编程建立时间序列趋势拟合模型.首先对样本数据进行平稳化处理,根据数据特点建立一个线性模型预测,再优化模型消除模型中的随机波动影响.利用优化模型对全国的教育APP用户人数进行分析,最后根据模型对2020—2025年的全国教育APP用户数量进行预测,观察得到未来全国的用户人数呈现显著增加的趋势.本文明确了全国互联网在线教育用户在逐年增加,庞大的用户量对教育行业和社会发展具有重要影响,文章最后为未来在线教育发展和建设提出相关建议.
文献关键词：
新媒体;用户预测;在线教育;时间序列分析;趋势拟合模型;SAS
中图分类号：
作者姓名：
李溦;张芳;熊伟
作者机构：
荆楚理工学院数理学院 湖北 荆门 448000
文献出处：
引用格式：
[1]李溦;张芳;熊伟-.在线教育发展趋势——基于时间序列分析的教育APP用户预测)[J].课程教育研究,2022(07):55-57
A类：
趋势拟合模型
B类：
教育发展趋势,时间序列分析,用户预测,互联网发展,教育行业,数年,年度数据,SAS,软件编程,建立时间,平稳化,线性模型,再优化,随机波,用户数量,互联网在线教育,用户量,发展和建设
AB值：
0.295246
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