Modele szeregu czasowego

Modèle Holta stosuje się wygładzania Szeregów czasowych, w których acteurs wahania przypadkowe je tendencja rozwojowa (paramétrie wygładzania). Równania modelu: modèle autoregresyjny redniej ruchomej. Oglny modèle wprowadzony przez boxa i Jenkinsa (1976) Zawiera zarwno paramétrie autoregresyjne, Jak i redniej ruchomej oraz wprowadza do postaci modelu opérateur rnicowania. W szczeglnoci, w modelu wyrnia si Trzy types parametrw: paramétrie autoregresyjne (p), RZD rnicowania (d) oraz PARAMETRES redniej ruchomej (q). Wedle notacji wprowadzonej przez boxa i Jenkinsa, MODELE okrela si jako ARIMA (p, d, q); un WIC na przykad Opisanie modelu jako (0, 1, 2) oznacza, e Zawiera sur 0 (zéro) parametrw autoregresyjnych (p) i 2 paramétrie redniej ruchomej (q), hasou zostay obliczone dla szeregu po jednokrotnym rnicowaniu. Modèle multiplikatywny jest czsto uywanym modelem w dekompozycji szeregw czasowych. W modelu tylko Jedna ze skadowych, na og tendencja rozwojowa modèle a lub stay (redni) poziom pronozowanej zmiennej modèle b jest wyraana w jednostkach zmiennej pronozowanej. Pozostae skadowe szeregu s w procesie dekompozycji wyraane jako wzgldne odchylenia BD OD tendencji rozwojowej, BD OD staego (redniego) poziomu zmiennej. Modèle wintersa Można zastosować dla Szeregów czasowych z tendencj rozwojową, wahaniami sezonowymi i przypadkowymi (parametry wygładzania). MODELE Szeregów czasowych mają Wiele postaci. Ich Trzy popularne Klasy à: modèle addywny-Daje si przedstawi w postaci Sumy wielkoci wywoujcych dziaanie modelu. Modelem szeregu czasowego sucym do okrelenia przyszej wartoci zmiennej pronozowanej Y w momencie lub okresie pronozowanym t, TJ. , Jest Model formalny, ktrego zmiennymi objaniajcymi MOG par tylko zmienna czasowa oraz przesze wartoci pronozy zmiennej.

Pronoza zmiennej jest wartoci funkcji zalenej OD czasu, przeszych wartoci i (LUB) pronoz tej zmiennej: Model Multiplikatywny – polega na przedstawieniu jako iloczynu dwch czynnikw. MODELE sezonowe je niesezonowe z trendem i bez trendu modèle oglny. Oglna idée dekompozycji sezonowej jest Prosta. Mwic oglnie, o szeregu czasowym takim, Jak Ten opisany powyej, Mona powiedzie, e Skada si z Czterech rnych skadnikw: (1) skadnika sezonowego (okrelanego jako St, gdzie t oznacza okrelony Punkt w czasie) (2) skadnika trendu (TT), (3) skadnika cyklicznego (CT) oraz (4 ) skadnika losowego (BDU) (IT). Rnica midzy skadnikiem cyklicznym a sezonowym polega na tym, e TEN Drugi pojawia si w regularnych (sezonowych) odstpach, podczas Gdy czynniki cykliczne Maj zwykle duszy Czas trwania, ktry MOE par zmienny z cyklu na CYKL. W metodzie Census i skadniki trendu i cykliczny zostaj zwyczajowo poczone w Skadnik Waha dugookresowych i trendu (Trend-CYKL, (TCt). Szczegowa zaleno funkcyjna midzy oczyska skadnikami Moe przybiera RNE formy. Dwie najprostsze moliwoci polegaj na tym, e CZ si One addytywnie lub multiplikatywnie. . Interpretacja: rednioroczny wzfrost Produkcji wynosi 441 ton. Co si stanie, Jeli w danych nie wystpuj Ariane Gangteng okresowe, à Znaczy, Jeli kada obserwacja jest kompletnie niezalena OD wszystkich innych obserwacji? Jeli rozkad obserwacji jest normalny, szereg taki nazywa si prendre szeregiem biaego szumu (podobnym ne szumu biaego, ktry bowerbankfamily podczas przestrajania radia stacjami midzy).