| dbpprop:abstract
|
- In statistics, signal processing, and many other fields, a time series is a sequence of data points, measured typically at successive times, spaced at (often uniform) time intervals. Time series analysis comprises methods that attempt to understand such time series, often either to understand the underlying context of the data points (Where did they come from? What generated them?), or to make forecasts (predictions). Time series forecasting is the use of a model to forecast future events based on known past events: to forecast future data points before they are measured. A standard example in econometrics is the opening price of a share of stock based on its past performance. The term time series analysis is used to distinguish a problem, firstly from more ordinary data analysis problems (where there is no natural ordering of the context of individual observations), and secondly from spatial data analysis where there is a context that observations (often) relate to geographical locations. There are additional possibilities in the form of space-time models. A time series model will generally reflect the fact that observations close together in time will be more closely related than observations further apart. In addition, time series models will often make use of the natural one-way ordering of time so that values in a series for a given time will be expressed as deriving in some way from past values, rather than from future values Methods for time series analyses are often divided into two classes: frequency-domain methods and time-domain methods. The former centre around spectral analysis and recently wavelet analysis, and can be regarded as model-free analyses well-suited to exploratory investigations. Time-domain methods have a model-free subset consisting of the examination of auto-correlation and cross-correlation analysis, but it is here that partly and fully-specified time series models make their appearance.
- Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten (meist aber keine Reihe im mathematischen Sinne). Typische Beispiele für Zeitreihen sind Börsenkurse oder Wetterbeobachtungen. Die Zeitreihenanalyse ist die Disziplin, die sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung beschäftigt. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse.
- Časová řada jsou věcně a prostorově srovnatelná pozorování (dat), která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulost – přítomnost.
- En estadística, Procesamiento de señales, y econometría, una serie temporal o cronológica es una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos del tiempo, espaciados entre sí de manera uniforme y por tanto ordenados cronológicamente. El análisis de series temporales comprende métodos que ayudan a interpretar este tipo de datos, extrayendo información representativa, tanto referente a los orígenes o relaciones subyacentes como a la posibilidad de extrapolar y predecir su comportamiento futuro. De hecho uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico. Por ejemplo de los datos climáticos, de las acciones de bolsa, o las series pluviométricas. Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos que puedan ser considerados como series temporales.
- Una serie temporal o cronológica es una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, normalmente, espaciados entre sí de manera uniforme. El análisis de series temporales comprende métodos que ayudan a interpretar este tipo de datos, extrayendo información representativa, tanto referente a los orígenes o relaciones subyacentes como a la posibilidad de extrapolar y predecir su comportamiento futuro. De hecho uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico. Por ejemplo de los datos climáticos, de las acciones de bolsa, o las series pluviométricas. Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos que puedan ser considerados como series temporales. Son estudiadas en estadística, Procesamiento de señales, econometría y muchas otras áreas.
- Aikasarja on havaintoyksiköstä tehtyjen mittausten muodostama aineisto. Havainnot ovat tavallisesti peräkkäisiä, ja mittaukset on tehty tasaisin aikavälein. Aikasarja-aineisto on usein yksiulotteinen, jolloin se koostuu vain yhden havaintoyksikön mittauksista. Moniulotteinen aikasarja-aineisto koostuu usean havaintoyksikön mittauksista, jotka on yleensä tehty samoina ajankohtina. Aikasarja-analyysi tutkii menetelmiä, joiden avulla voidaan tehdä päätelmiä aikasarjan taustalla olevasta satunnaisprosessista. Analyysissa muodostetun mallin perusteella voidaan tehdä menneiden havaintojen avulla ennusteita prosessin tulevista arvoista. Tyypillinen sovellus aikasarja-analyysista on osakkeen avauskurssin ennustaminen kurssin historialla. Tyypillisesti aikasarjaa merkitään: <math>X= \{X_1, X_2, \dots \},</math> joka määrittelee luonnollisilla luvuilla indeksoidun aikasarjan X.
- Une série temporelle est une suite de valeurs numériques représentant l'd'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de valeurs peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur. Une telle mathématique utilise le plus souvent des concepts de probabilités et de statistique.
- Una Serie Storica si definisce come un insieme di variabili casuali ordinate rispetto al tempo. In generale una serie storica è così definita yt={y1,y2,y3,.... ,yT};la serie storica avrà dimensione T
- 時系列（じけいれつ、Time Series）とは、統計学や信号処理で時間経過に従って計測されるデータポイント列であり、（通常、一定の）ある時間間隔で測定される。時系列分析はそのような時系列を解釈するための手法であり、データポイント列の背後にある理論（なぜそのような時系列になったのか？）を見出すか、予測を行うためのものである。時系列予測は、既知の過去の事象に基づいて将来のモデルを構築し、将来ありうべきデータポイントを測定前に予測することである。例えば、株式の過去の価格推移から将来の価格を予測することなどが挙げられる。 時系列データのモデルには様々な形式がある。実用面での重要性から、「自己回帰」(AR)モデル、「統合」(I)モデル、「移動平均」(MA)モデルの三種類に分類される（自己回帰移動平均モデル参照）。これらは過去のデータポイント列に線形に依存している。過去のデータへの非線形な依存は、カオス的時系列を生む可能性があり、興味深い。 時系列分析では以下のような記述も使われる: <math>X= \{X_1, X_2, \dots \}</math> これは自然数でインデックスされた時系列 X を表している。 時系列データを分析するツールには以下のようなものがある: 自己相関関数とスペクトル密度関数 周波数領域の系列の分析としてのフーリエ変換 ノイズを除去するデジタルフィルタの使用 主成分分析（または経験直交関数分析） 人工ニューラルネットワーク 時間-周波数解析手法: 連続ウェーブレット変換 短時間フーリエ変換 Chirplet変換 非整数次フーリエ変換 カオス解析 相関次元 リカレンスプロット 再帰定量化分析 リアプノフ指数
- Een tijdreeksanalyse is de analyse van gegevens die verzameld zijn in de loop van een bepaalde periode. Door de MAT te berekenen, wordt een trend zichtbaar. Uit het verschil tussen de werkelijk gemeten waarden en de MAT over een (langere) periode, wordt een seizoenspatroon berekend.
- Szereg czasowy to realizacja procesu stochastycznego, którego dziedziną jest czas; to ciąg informacji uporządkowanych w czasie, których pomiary wykonywane są z dokładnym krokiem czasowym. Jeżeli krok nie będzie regularny wtedy mamy do czynienia z szeregiem czasowym rozmytym. Wśród składników szeregu czasowego możemy wyróżnić: trend (tendencję rozwojową) wahania sezonowe wahania cykliczne (koniunkturalne) wahania przypadkowe Badaniem własności szeregów czasowych i prognozowaniem na ich podstawie zajmuje się analiza szeregów czasowych. Modele szeregów czasowych mają wiele postaci. Ich trzy klasyczne klasy to modele autoregresyjne (AR, od ang. AutoRegressive), scałkowane (I, Integrated) oraz z ruchomą średnią (MA, Moving Average). Złożenia tych trzech klas to m. in. popularne modele autoregresyjne ze średnią ruchomą oraz modele autoregresyjne scałkowane ze średnią ruchomą.
- Em estatística, uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Em modelos de regressão linear com dados cross-section a ordem das observações é irrelevante para a análise, em séries temporais a ordem dos dados é fundamental. Uma característica muito importante deste tipo de dados é que as observações vizinhas são dependentes e o interesse é analisar e modelar esta dependência. As séries temporais existem nas mais variadas áreas de aplicação, como: finanças, marketing, ciências econômicas, seguros, demografia, ciências sociais, meteorologia, energia, epidemiologia, etc. A série temporal pode ser classificada como determinística ou estocástica. Quando os valores da série podem ser escritos através de uma função matemática <math>y = f(tempo)</math> diz-se que a série é estacionária. Quando a série envolve além de uma função matemática do tempo também um termo aleatório <math>y = f(tempo,\varepsilon)</math> a série é chamada estocástica. Normalmente as séries temporais são analisadas a partir de seus principais movimentos descritos como: tendência, ciclo, sazonalidade e variações aleatórias. Existem duas formas de estudar séries temporais. Uma análise da série temporal é um método para tentar entender a série temporal, de forma a entender a estrutura que gerou a série. Uma previsão a partir da série temporal procura construir um modelo matemático a partir do qual seja possível prever valores futuros da série. Os modelos para estudar as séries temporais são muito conhecidos por seus acrônimos em inglês, montados a partir de AR (modelos auto-regressivos), 'I' (modelos integrados) e MA (modelos de média móvel). Por exemplo, o modelo ARIMA é um modelo auto-regressivo, integrado e de média móvel.
- Временно́й ряд — это упорядоченная по времени последовательность значений некоторой произвольной переменной величины. Каждое отдельное значение данной переменной называется отсчётом временного ряда. Тем самым, временной ряд существенным образом отличается от простой выборки данных. Ана́лиз временны́х рядо́в — совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений. Файл:Random-data-plus-trend-r2. png Пример временного ряда Временные ряды состоят из двух элементов: периода времени, за который или по состоянию на который приводятся числовые значения; числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда. Временные ряды классифицируются по следующим признакам: по форме представления уровней: ряды абсолютных показателей; относительных показателей; средних величин. по характеру временного параметра: моментные и интервальные временные ряды. В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные периоды времени. Важная особенность интервальных временных рядов абсолютных величин заключается в возможности суммирования их уровней. Отдельные же уровни моментного ряда абсолютных величин содержат элементы повторного счета. Это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов; по расстоянию между датами и интервалами времени выделяют полные (равноотстоящие) – когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами и неполные (неравноотстоящие) – когда принцип равных интервалов не соблюдается. временные ряды бывают детерминированными и случайными: первые получают на основе значений некоторой неслучайной функции (ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах); вторые есть результат реализации некоторой случайной величины. в зависимости от наличия основной тенденции выделяют стационарные ряды – в которых среднее значение и дисперсия постоянны и нестационарные – содержащие основную тенденцию развития.
- Часов́ий ряд — реалізація випадкового процесу, набір послідовних результатів спостереження.
- 时间序列(Time series)是计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）和罗伯特·恩格尔（Robert Engel）获得2003年度诺贝尔经济学奖的课题，是实证经济学的一种统计方法。
|
| rdfs:comment
|
- In statistics, signal processing, and many other fields, a time series is a sequence of data points, measured typically at successive times, spaced at (often uniform) time intervals. Time series analysis comprises methods that attempt to understand such time series, often either to understand the underlying context of the data points (Where did they come from? What generated them?), or to make forecasts (predictions).
- Eine Zeitreihe ist eine zeitabhängige Folge von Datenpunkten (meist aber keine Reihe im mathematischen Sinne). Typische Beispiele für Zeitreihen sind Börsenkurse oder Wetterbeobachtungen. Die Zeitreihenanalyse ist die Disziplin, die sich mit der mathematisch-statistischen Analyse von Zeitreihen und der Vorhersage ihrer künftigen Entwicklung beschäftigt. Sie ist eine Spezialform der Regressionsanalyse.
- Časová řada jsou věcně a prostorově srovnatelná pozorování (dat), která jsou jednoznačně uspořádána z hlediska času ve směru minulost – přítomnost.
- En estadística, Procesamiento de señales, y econometría, una serie temporal o cronológica es una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos del tiempo, espaciados entre sí de manera uniforme y por tanto ordenados cronológicamente.
- Una serie temporal o cronológica es una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, normalmente, espaciados entre sí de manera uniforme. El análisis de series temporales comprende métodos que ayudan a interpretar este tipo de datos, extrayendo información representativa, tanto referente a los orígenes o relaciones subyacentes como a la posibilidad de extrapolar y predecir su comportamiento futuro.
- Aikasarja on havaintoyksiköstä tehtyjen mittausten muodostama aineisto. Havainnot ovat tavallisesti peräkkäisiä, ja mittaukset on tehty tasaisin aikavälein. Aikasarja-aineisto on usein yksiulotteinen, jolloin se koostuu vain yhden havaintoyksikön mittauksista. Moniulotteinen aikasarja-aineisto koostuu usean havaintoyksikön mittauksista, jotka on yleensä tehty samoina ajankohtina.
- Une série temporelle est une suite de valeurs numériques représentant l'd'une quantité spécifique au cours du temps. De telles suites de valeurs peuvent être exprimées mathématiquement afin d'en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur. Une telle mathématique utilise le plus souvent des concepts de probabilités et de statistique.
- Una Serie Storica si definisce come un insieme di variabili casuali ordinate rispetto al tempo. In generale una serie storica è così definita yt={y1,y2,y3,.... ,yT};la serie storica avrà dimensione T
- Een tijdreeksanalyse is de analyse van gegevens die verzameld zijn in de loop van een bepaalde periode. Door de MAT te berekenen, wordt een trend zichtbaar. Uit het verschil tussen de werkelijk gemeten waarden en de MAT over een (langere) periode, wordt een seizoenspatroon berekend.
- Szereg czasowy to realizacja procesu stochastycznego, którego dziedziną jest czas; to ciąg informacji uporządkowanych w czasie, których pomiary wykonywane są z dokładnym krokiem czasowym. Jeżeli krok nie będzie regularny wtedy mamy do czynienia z szeregiem czasowym rozmytym.
- Em estatística, uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Em modelos de regressão linear com dados cross-section a ordem das observações é irrelevante para a análise, em séries temporais a ordem dos dados é fundamental. Uma característica muito importante deste tipo de dados é que as observações vizinhas são dependentes e o interesse é analisar e modelar esta dependência.
- Временно́й ряд — это упорядоченная по времени последовательность значений некоторой произвольной переменной величины. Каждое отдельное значение данной переменной называется отсчётом временного ряда.
- Часов́ий ряд — реалізація випадкового процесу, набір послідовних результатів спостереження.
- 时间序列(Time series)是计量经济学家克莱夫·格兰杰（Clive Granger）和罗伯特·恩格尔（Robert Engel）获得2003年度诺贝尔经济学奖的课题，是实证经济学的一种统计方法。
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
