Временная последовательность

Определение временного ряда

Временной ряд относится к цепочке точек данных, наблюдаемых и записываемых во временном порядке за определенный период. Он представляет собой результат, полученный в результате мониторинга и отслеживания определенных событий или процессов.

Они также известны как данные с отметками времени и играют важную роль в процессах анализа и прогнозирования. Он включает в себя запись измерений через равные промежутки времени. Его построение помогает ученым изучать, как переменная изменяется с течением времени. Например, его можно применять для изучения движения цены ценной бумаги с течением времени.

Оглавление

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Определение временного ряда

Временной ряд относится к цепочке точек данных, наблюдаемых благодаря мониторингу и записи во временном порядке за определенный период.
Его компонентами являются вековой тренд, сезонный тренд, циклические вариации и нерегулярные вариации.
Его анализ позволяет получать значимые статистические данные, интерпретировать тенденции, выявлять закономерности и способствовать принятию решений. Примеры его применения включают бюджетный анализ и анализ фондового рынка.
Его приложения включают в себя различные модели, созданные для прогнозирования данных и стимулирования принятия надежных стратегических решений. Примеры включают прогнозирование погоды и прогнозирование продаж.

Объяснение временных рядов

Временной ряд содержит наблюдения в числовой форме, представленной в хронологическом порядке. Анализ этих наблюдаемых данных и их применение в качестве исходных данных для получения возможных будущих изменений был популяризирован в конце 20 века. В первую очередь это произошло из-за учебника по анализу временных рядов, написанного Джорджем Э. П. Боксом и Гвилимом М. Дженкинсом. Они представили процедуру разработки прогнозов с использованием входных данных на основе точек данных в порядке времени, известную как анализ Бокса-Дженкинса.

Его можно разделить на разные типы; одним из них является разделение на нестационарные и стационарные временные ряды. Если он стационарен, он обладает стохастическими свойствами, такими как дисперсия, неизменная во времени. В то время как для нестационарных его свойства меняются со временем, и это может быть тренд, случайные явления, сезоны, циклы и т. Д. Легко и эффективно моделировать, когда он является стационарным, применяя методы статистического моделирования.

В процессе анализа данных, включающих данные, зависящие от времени, используются различные языки программирования. Например, его анализ с помощью программирования на Python и R. Он также может проверять, являются ли представленные данные стационарными или нестационарными, и временные ряды. базы данных хороши для работы с данными, зависящими от времени.

Компоненты временного ряда

Светская тенденция

Он указывает на долговременный паттерн, идентифицированный по цепочке записанных данных. Он может увеличиваться или уменьшаться, указывая на будущее направление. Хотя это обычно известно как средняя тенденция любого аспекта, тенденция может варьироваться в определенных частях, колеблясь между повышением и понижением. Тем не менее, общий тренд будет отображать только одно движение вверх или вниз. Например, летом температура может подняться или понизиться за день, но общая тенденция в течение первых двух месяцев покажет, насколько жара повышалась с самого начала.

Сезонный тренд

Сезонные вариации представляют собой наличие ритмических паттернов. Определенная закономерность повторяется в один и тот же период или в один и тот же момент каждый год. Например, продажи зонтов увеличиваются в сезон дождей, а кондиционеров — летом. Помимо естественных явлений, ключевую роль в формировании сезонных тенденций играют антропогенные условности, такие как мода, сезон бракосочетаний, фестивали и т. д.

Циклические вариации

Он представляет собой циклический паттерн, состоящий из движения вверх и вниз. Он может охватывать более одного года и переходить от фазы к фазе, чтобы завершить цикл. Бизнес-циклБизнес-циклБизнес-цикл относится к чередующимся фазам экономического роста и спада. Это важный пример циклического изменения, означающего, что бизнес проходит через четыре этапа в своей жизни. Начиная с введения, расширения, процветания и упадка. Насколько хорошо компания может работать и растягивать свои фазы, зависит от ее производительности.

Неправильные вариации

Это относится к вариациям, которые являются неконтролируемыми и неизбежными. Это происходит случайно, в противоположность регулярным изменениям или явлениям, и не связано с шаблоном. Эти колебания непредсказуемы и необъяснимы. Такие силы, как природные и техногенные катастрофы, могут вызывать нерегулярные колебания.

Анализ временных рядов

Анализ построенных данных с временными отметками помогает получить содержательную статистикуСтатистикаСтатистика — это наука, лежащая в основе выявления, сбора, организации и обобщения, анализа, интерпретации и, наконец, представления таких данных, как качественных, так и количественных, что помогает принимать более обоснованные и эффективные решения.читать больше и способствует принятию решений. Например, он используется для понимания и интерпретации тенденций и закономерностей. Кроме того, он помогает в прогнозировании, классификации, сегментации, описательном и интервенционном анализе и т. д.

Его применение обычно наблюдается с нестационарными данными, чтобы наблюдать, как определенные вещи меняются с течением времени. Примеры включают его жизненно важное применение на фондовом рынкеФондовый рынокФондовый рынок работает по основному принципу согласования спроса и предложения посредством процесса аукциона, когда инвесторы готовы заплатить определенную сумму за актив, и они готовы продать то, что у них есть, по более низкой цене. конкретная цена. Подробнее, исторический набор данных форекс, продажи, запасы и анализ погоды. Следовательно, опыт в этом важен для профессионалов из таких областей, как розничная торговля, финансовый рынок. Финансовый рынок. Термин «финансовый рынок» относится к рынку, на котором такие действия, как создание и торговля различными финансовыми активами, такими как облигации, акции, товары, валюты и производные происходит. Он предоставляет платформу для взаимодействия продавцов и покупателей и торговли по цене, определяемой рыночными силами. Подробнее, продажи, прогноз погоды и т. д.

Прогнозирование

Прогнозирование временных рядов означает оценку данных с временными отметками с использованием статистических расчетов и моделирования, чтобы делать прогнозы и побуждать к принятию надежных стратегических решений. Этот процесс широко применяется во многих секторах, например, в прогнозировании продаж и прогнозировании погоды. Прогнозирование сильно зависит от характера данных, и этот процесс обычно выполняется на основе исторических данных. Чем он проще, тем точнее становится прогноз.

У модели есть свои ограничения, поскольку она не гарантирует точности и может отличаться от фактического результата. Тем не менее, аналитики имеют некоторые оперативные полномочия по управлению моделями для регулирования таких ограничений. Примерами методов временных рядов, используемых для прогнозирования, являются авторегрессия (AR), скользящее среднее, скользящее среднее, скользящее среднее (MA), обычно используемое на рынках капитала, может быть определено как последовательность средних значений, полученная из последовательного периода чисел или значений и одного и того же будет рассчитываться постоянно по мере поступления новых данных. Это может быть запаздывающий индикатор или индикатор, следующий за трендом, поскольку он будет основан на предыдущих числах. Подробнее (MA), авторегрессионной скользящей средней (ARMA) и авторегрессивной интегрированной скользящей средней (ARIMA).

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что вы имеете в виду под временными рядами?

Это относится к ряду данных, записанных в соответствии с наблюдениями во временном порядке. Он выступает в качестве входных данных для различных моделей анализа и прогнозирования для получения полезной информации.

Каковы четыре компонента временного ряда?

Его компоненты:
– Вековой тренд: выявленный тренд может быть восходящим или нисходящим.
– Сезонная тенденция: закономерности, приписываемые одному и тому же периоду или точке каждый год.
– Циклические вариации: паттерны, состоящие из движений вверх и вниз, завершающих цикл.
– Нерегулярные вариации: Состоит из случайных событий

Что такое база данных временных рядов?

Это программная система для хранения и извлечения данных временных рядов в виде пар времени и значений. Для эффективного управления данными используются специальные алгоритмы сжатия. Примерами программной системы или системы баз данных, используемых для обработки этих данных, являются Apache Druid и TimescaleDB.

Временная последовательность

Определение временного ряда