Учебник по промышленной статистике


Анализ временных рядов - часть 15


В общем, нужно оценивать воздействия одного или нескольких дискретных событий на значения ряда. Этот вид анализа прерванных временных рядов подробно описан в книге McDowall, McCleary, Meidinger, and Hay (1980). Различают следующие три типа воздействий: (1) устойчивое скачкообразное, (2) устойчивое постепенное, (3) скачкообразное временное. См. также следующие разделы:
  • Идентификация модели временных рядов
  • АРПСС
  • Экспоненциальное сглаживание
  • Сезонная декомпозиция (метод Census I)
  • Сезонная корректировка X-11 (метод Census II)
  • Таблицы результатов корректировки X-11
  • Анализ распределенных лагов
  • Одномерный анализ Фурье
  • Кросс-спектральный анализ
  • Основные понятия и принципы
  • Быстрое преобразование Фурье
В начало


 


Экспоненциальное сглаживание

  • Общее введение
  • Простое экспоненциальное сглаживание
  • Выбор лучшего значения параметра a (альфа)
  • Индексы качества подгонки
  • Сезонная и несезонная модели с трендом или без тренда

См. также:

  • Идентификация модели временных рядов
  • АРПСС (Бокс и Дженкинс) и автокорреляции
  • Прерванные временные ряды
  • Сезонная декомпозиция (метод Census I)
  • Сезонная корректировка X-11 (метод Census II)
  • Таблицы результатов корректировки X-11
  • Анализ распределенных лагов
  • Одномерный анализ Фурье
  • Кросс-спектральный анализ
  • Основные понятия и принципы
  • Быстрое преобразование Фурье

 

Общее введение
Общее введение

Экспоненциальное сглаживание - это очень популярный метод прогнозирования многих временных рядов. Исторически метод был независимо открыт Броуном и Холтом. Броун служил на флоте США во время второй мировой войны, где занимался обнаружением подводных лодок и системами наведения. Позже он применил открытый им метод для прогнозирования спроса на запасные части. Свои идеи он описал в книге, вышедшей в свет в 1959 году. Исследования Холта были поддержаны Департаментом военно-морского флота США. Независимо друг от друга, Броун и Холт открыли экспоненциальное сглаживание для процессов с постоянным трендом, с линейным трендом и для рядов с сезонной составляющей.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин