Serii de timp
Serii de timp ( serie dinamică , serie de dinamică ) - material statistic colectat la diferite momente în timp despre valoarea oricăror parametri (în cel mai simplu caz, unul) ai procesului studiat. Fiecare unitate de material statistic se numește măsurătoare sau citire, de asemenea, este acceptabil să o numiți nivelul la momentul indicat cu ea. În seria cronologică, pentru fiecare probă trebuie indicat momentul măsurării sau numărul măsurătorii în ordine. Seria temporală este semnificativ diferită de un eșantion de date simplu , deoarece analiza ia în considerare relația măsurătorilor în timp, și nu doar diversitatea statistică și caracteristicile statistice ale eșantionului [1] .
Analiza serii temporale
Analiza seriilor temporale este un set de metode matematice și statistice de analiză menite să identifice structura seriilor temporale și să le prezică . Aceasta include, în special, metode de analiză de regresie . Dezvăluirea structurii seriilor temporale este necesară pentru a construi un model matematic al fenomenului care este sursa seriei temporale analizate. Prognoza valorilor viitoare ale seriei de timp este utilizată pentru luarea eficientă a deciziilor.
Serii temporale constau din două elemente:
- perioada de timp pentru care sau începând cu care sunt date valorile numerice;
- valorile numerice ale acestui sau aceluia indicator, numite niveluri ale seriei.
Seriile temporale sunt clasificate în funcție de următoarele caracteristici:
- sub formă de reprezentare a nivelurilor:
- serie de indicatori absoluti;
- indicatori relativi;
- valori medii .
- după numărul de indicatori pentru care nivelurile sunt determinate în fiecare moment în timp: serii de timp unidimensionale și multidimensionale;
- după natura parametrului de timp: serii temporale de moment și interval. În seriile temporale de moment, nivelurile caracterizează valorile indicatorului în anumite momente de timp. În serii de intervale, nivelurile caracterizează valoarea indicatorului pentru anumite perioade de timp. O caracteristică importantă a seriilor temporale de interval de valori absolute este posibilitatea de a însuma nivelurile acestora. Nivelurile separate ale seriei de momente de valori absolute conțin elemente de numărare repetată. Acest lucru face fără sens să însumăm nivelurile seriei de momente;
- dupa distanta dintre date si intervale de timp se deosebesc cele echidistante - cand datele inregistrarii sau sfarsitul perioadelor se succed la intervale egale si incomplete (spatie inegal) - cand nu este respectat principiul intervalelor egale;
- prin prezența valorilor lipsă: serii cronologice complete și incomplete;
- seriile temporale sunt deterministe și aleatorii : primele sunt obținute pe baza valorilor unei funcții non-aleatoare (o serie de date secvențiale privind numărul de zile în luni); al doilea este rezultatul implementării unei variabile aleatorii .
- în funcție de prezența tendinței principale, se disting serii staționare , în care valoarea medie și varianța sunt constante, și nestaționare , cuprinzând tendința principală de dezvoltare [1] .
Prognoză și retrospectivă
Estimările predictive folosind metode de extrapolare sunt calculate în mai multe etape:
- verificarea liniei de bază a prognozei;
- dezvăluirea modelelor de dezvoltare trecută a fenomenului;
- evaluarea gradului de fiabilitate a regularității relevate în dezvoltarea fenomenului în trecut (selectarea unei funcții de tendință);
- extrapolare - transferul tiparelor identificate într-o anumită perioadă a viitorului;
- corectarea prognozei obținute, ținând cont de rezultatele unei analize semnificative a stării curente.
Pentru a obține o prognoză obiectivă a evoluției fenomenului studiat, datele de referință trebuie să îndeplinească următoarele cerințe:
- pasul de timp pentru întreaga linie de bază trebuie să fie același;
- observațiile sunt înregistrate în același moment al fiecărei perioade de timp (de exemplu, la prânz al fiecărei zile, prima zi a fiecărei luni);
- linia de referință trebuie să fie completă, adică nu este permisă nicio omisiune de date.
Dacă nu există rezultate în observații pentru o perioadă mică de timp, atunci pentru a asigura caracterul complet al liniei de bază, este necesar să le completați cu date aproximative, de exemplu, să utilizați valoarea medie a segmentelor adiacente.
Corectarea prognozei obtinute se realizeaza pentru a rafina prognozele obtinute pe termen lung, tinand cont de influenta sezonalitatii sau a dezvoltarii spasmodice a fenomenului studiat.
Dacă extrapolarea este utilizată pentru prognoză, adică găsirea valorilor necunoscute ale unei variabile la sfârșitul unei serii temporale, atunci retropolarea este utilizată pentru prognoza retrospectivă, adică găsirea valorilor lipsă la începutul unei serii cronologice bazate pe asupra valorilor disponibile ale unei variabile. Retropolarea poate fi folosită atât pentru a găsi valorile trecute ale unei variabile din valorile sale actuale, cât și pentru a găsi valorile curente din valorile viitoare dorite.
Exemple de serii temporale
Serii temporale, de regulă, apar ca urmare a măsurării unui indicator. Aceștia pot fi atât indicatori (caracteristici) ai sistemelor tehnice, cât și indicatori ai sistemelor naturale, sociale, economice și de altă natură (de exemplu, date meteorologice ). Un exemplu tipic de serie cronologică poate fi numit un curs de schimb , în a cărui analiză se încearcă să determine direcția principală de dezvoltare (tendință sau tendință ).
Vezi și
Note
- ↑ 1 2 Shmoylova R. A. Teoria generală a statisticii: Manual. - M . : Finanțe și statistică, 2002. - ISBN 5-279-01951-8 .
Literatură
- Mishulina OA Analiza statistica si prelucrarea seriilor temporale. - M .: MEPhI , 2004. - S. 180. - ISBN 5-7262-0536-7 .
 Dicționare și enciclopedii | |
|---|---|
| În cataloagele bibliografice |
|