Анализ временных рядов: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
Patarakin (обсуждение | вклад) Нет описания правки |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Понятие | {{Понятие | ||
|Description=Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов для выявления структуры временных рядов и их прогнозирования. | |Description=Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов для выявления структуры временных рядов и их прогнозирования. Временно́й ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. | ||
|Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика | |Field_of_knowledge=Социология, Экономика, Статистика | ||
}} | }} | ||
Версия от 14:53, 6 ноября 2025
| Описание | Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов для выявления структуры временных рядов и их прогнозирования. Временно́й ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. |
|---|---|
| Область знаний | Социология, Экономика, Статистика |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия |
ARMA(p,q) модель представляется как:
[math]\displaystyle{ X_t = \phi_1 X_{t-1} + \ldots + \phi_p X_{t-p} + \varepsilon_t + \theta_1 \varepsilon_{t-1} + \ldots + \theta_q \varepsilon_{t-q} }[/math]
где i — индекс объекта, t — индекс времени, [math]\displaystyle{ \alpha_i }[/math] — индивидуальные эффекты.
Для нестационарных временных рядов применяется концепция коинтеграции, введенная Клайвом Грейнджером. Модель коррекции ошибок (ECM):
[math]\displaystyle{ \Delta Y_t = \alpha (Y_{t-1} - \beta X_{t-1}) + \gamma \Delta X_t + \varepsilon_t }[/math]
