Временной ряд - История изменений

Patarakin в 06:22, 8 ноября 2025

2025-11-08T06:22:43Z

← Предыдущая версия		Версия от 09:22, 8 ноября 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.		\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.
	\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика		\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика
	\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда		\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда, Wolf-Sheep Predation
	}}		}}

	=== [[Временной ряд]] в статистике ===		=== [[Временной ряд]] в статистике ===
	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей. Последовательность значений, упорядоченная по времени. Примеры:		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей. Последовательность значений, упорядоченная по времени. Примеры:

Patarakin в 17:54, 7 ноября 2025

2025-11-07T17:54:35Z

← Предыдущая версия		Версия от 20:54, 7 ноября 2025
Строка 4:		Строка 4:
	\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда		\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда
	}}		}}

			=== [[Временной ряд]] в статистике ===
	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей. Последовательность значений, упорядоченная по времени. Примеры:		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей. Последовательность значений, упорядоченная по времени. Примеры:
	* Количество заболеваний год за годом		* Количество заболеваний год за годом

Patarakin в 17:49, 7 ноября 2025

2025-11-07T17:49:25Z

← Предыдущая версия		Версия от 20:49, 7 ноября 2025
Строка 4:		Строка 4:
	\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда		\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда
	}}		}}
	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей. Последовательность значений, упорядоченная по времени. Примеры:
	~~; Пример из NetLogo:~~		* Количество заболеваний год за годом
	:в модели [[Urban Suite - Economic Disparity\|Economic Disparity]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.		* Температура день за днём
			* Цена товара месяц за месяцем


			=== Пример из NetLogo: ===
			:в модели [[Wealth_Distribution]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.

			<netlogo model="Wealth_Distribution" />

	; Каждый временной ряд состоит из основных четырех элементов		; Каждый временной ряд состоит из основных четырех элементов

Patarakin в 13:18, 6 ноября 2025

2025-11-06T13:18:45Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:18, 6 ноября 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.		\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.
	\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика		\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика
	\|Environment=Анализ временного ряда		\|Environment=Анализ временных рядов, Как провести анализ временного ряда
	}}		}}
	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.

Patarakin в 13:17, 6 ноября 2025

2025-11-06T13:17:30Z

← Предыдущая версия		Версия от 16:17, 6 ноября 2025
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.		\|Description=Временной ряд — это упорядоченная в порядке времени последовательность наблюдений за некоторым явлением или процессом. Каждое наблюдение в ряду относится к определённому моменту или интервалу времени (например, день, месяц, год). Временные ряды применяются для анализа динамики социально-экономических показателей (уровень безработицы, ВВП, индекс потребительских цен), демографических процессов (численность населения, миграционные потоки) и природных явлений (температура, осадки). Основные задачи анализа временных рядов: выявление тренда (долгосрочной тенденции), сезонных колебаний, циклических процессов и случайных флуктуаций, а также прогнозирование будущих значений на основе статистических моделей.
	\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика		\|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика
			\|Environment=Анализ временного ряда
	}}		}}

	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.
	; Пример из NetLogo:		; Пример из NetLogo:

Patarakin: /* Циклическая компонента (Cyclical Component) */

2025-10-09T05:47:51Z

Циклическая компонента (Cyclical Component)

← Предыдущая версия		Версия от 08:47, 9 октября 2025
Строка 47:		Строка 47:
	=== Циклическая компонента (Cyclical Component) ===		=== Циклическая компонента (Cyclical Component) ===

	Цикличность представляет собой колебания, которые не имеют фиксированного периода и обычно связаны с экономическими циклами или циклами деловой активности. Период таких колебаний обычно составляет от двух до пяти лет.		[[Цикличность]] представляет собой колебания, которые не имеют фиксированного периода и обычно связаны с экономическими циклами или циклами деловой активности. Период таких колебаний обычно составляет от двух до пяти лет.

	<math>C_t</math> — циклическая компонента в момент времени <math>t</math>		<math>C_t</math> — циклическая компонента в момент времени <math>t</math>

Patarakin в 05:42, 9 октября 2025

2025-10-09T05:42:31Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:42, 9 октября 2025
Строка 9:		Строка 9:


	; Каждый временной ряд состоит из основных элементов:		; Каждый временной ряд состоит из основных четырех элементов
			# [[тренд]],
			# [[Сезонность\|сезонность]],
			# [[цикличность]],
			# случайные отклонения :

	Общая структура ряда часто представляется в виде суммы трёх компонент:		Общая структура ряда часто представляется в виде суммы трёх компонент:
	<math>y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t</math>		<math>y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t</math>

Patarakin в 05:38, 9 октября 2025

2025-10-09T05:38:13Z

← Предыдущая версия		Версия от 08:38, 9 октября 2025
Строка 4:		Строка 4:
	}}		}}

	В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.		В рамках социально-экономической статистики и вычислительных подходов понимание структуры временных рядов является фундаментальным для анализа экономических процессов и построения агентных моделей.
			; Пример из NetLogo:
			:в модели [[Urban Suite - Economic Disparity\|Economic Disparity]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.


			; Каждый временной ряд состоит из основных элементов:
	Общая структура ряда часто представляется в виде суммы трёх компонент:		Общая структура ряда часто представляется в виде суммы трёх компонент:
	<math>y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t</math>		<math>y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t</math>
Строка 13:		Строка 17:
	<math>\varepsilon_t</math> — стохастический шум (случайные отклонения).		<math>\varepsilon_t</math> — стохастический шум (случайные отклонения).

			=== [[Тренд]] (Trend Component) ===

			{{#ask: [[Тренд]] \| ?Description }}

	Для удаления тренда используют операции разностей:		Для удаления тренда используют операции разностей:
Строка 18:		Строка 25:
	<math>\Delta y_t = y_t - y_{t-1},\quad \Delta_m y_t = y_t - y_{t-m}</math>		<math>\Delta y_t = y_t - y_{t-1},\quad \Delta_m y_t = y_t - y_{t-m}</math>

	Пример из NetLogo: в модели [[Urban Suite - Economic Disparity\|Economic Disparity]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.

	~~; Каждый временной ряд состоит из четырех основных элементов:~~

	~~=== [[Тренд]] (Trend Component) ===~~

	~~{{#ask: [[Тренд]] \| ?Description }}~~

	=== Сезонная компонента (Seasonal Component) ===		=== Сезонная компонента (Seasonal Component) ===

	Сезонность — это регулярно повторяющиеся изменения, которые происходят с постоянным периодом и связаны с календарными или циклическими факторами.		[[Сезонность]] — это регулярно повторяющиеся изменения, которые происходят с постоянным периодом и связаны с календарными или циклическими факторами.

	<math>S_t</math> — сезонная компонента в момент времени <math>t</math>		<math>S_t</math> — сезонная компонента в момент времени <math>t</math>

Patarakin в 18:17, 8 октября 2025

2025-10-08T18:17:23Z

@@ Строка 4: / Строка 4: @@
 }}
 Общая структура ряда часто представляется в виде суммы трёх компонент:
 <math>y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t</math>
 где
-<math>T_t</math> — тренд (долгосрочная компонентa),
+<math>T_t</math> — [[тренд]] (долгосрочная компонентa),
 <math>S_t</math> — сезонная компонентa,
 <math>\varepsilon_t</math> — стохастический шум (случайные отклонения).
@@ Строка 18: / Строка 19: @@
 Пример из NetLogo: в модели [[Urban Suite - Economic Disparity|Economic Disparity]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели  t . Полученный ряд  G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.

Patarakin в 08:29, 5 сентября 2025

2025-09-05T08:29:01Z

← Предыдущая версия		Версия от 11:29, 5 сентября 2025
Строка 17:		Строка 17:
	<math>\Delta y_t = y_t - y_{t-1},\quad \Delta_m y_t = y_t - y_{t-m}</math>		<math>\Delta y_t = y_t - y_{t-1},\quad \Delta_m y_t = y_t - y_{t-m}</math>

	Пример из NetLogo: в модели [[~~EconomicDisparity~~]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.		Пример из NetLogo: в модели [[Urban Suite - Economic Disparity\|Economic Disparity]] можно регистрировать величину неравенства (например, [[Коэффициент Джини\|коэффициент Джини]]) на каждом шаге модели t . Полученный ряд G_t анализируется на наличие тренда и автокорреляции.