Учебник по промышленной статистике


Анализ временных рядов


Анализ временных рядов
Анализ временных рядов

  • Общее введение
  • Две основные цели
  • Идентификация модели временных рядов
    • Систематическая составляющая и случайный шум
    • Два общих типа компонент временных рядов
    • Анализ тренда
    • Анализ сезонности
  • АРПСС (Бокс и Дженкинс) и автокорреляции
    • Общее введение
    • Два основных процесса
    • Модель АРПСС
    • Идентификация
    • Оценивание параметров
    • Оценивание модели
  • Прерванные временные ряды
  • 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
  • Сезонная декомпозиция (метод Census I)
    • Общее введение
    • Вычисления
  • Сезонная корректировка X-11 (метод Census II)
    • Сезонная корректировка: основные идеи и термины
    • Метод Census II
    • Таблицы результатов корректировки X-11
    • Подробное описание всех таблиц результатов, вычисляемых в методе X-11
  • Анализ распределенных лагов
    • Общая цель
    • Общая модель
    • Распределенный лаг Алмона
  • Одномерный анализ Фурье
  • Кросс-спектральный анализ
    • Общее введение
    • Основные понятия и принципы
    • Результаты для каждой переменной
    • Кросс-периодограмма, кросс-плотность, квадратурная плотность и кросс-амплитуда
    • Квадрат когерентности, усиление и фазовый сдвиг
    • Как создавались данные для примера
  • Спектральный анализ - Основные понятия и принципы
    • Частота и период
    • Общая структура модели
    • Простой пример
    • Периодограмма
    • Проблема рассеяния
    • Добавление констант во временной ряд (пэддинг)
    • Косинус-сглаживание
    • Окна данных и оценки спектральной плотности
    • Подготовка данных к анализу
    • Результаты для случая, когда в ряде отсутствует периодичность
  • Быстрое преобразование Фурье
    • Общее введение
    • Вычисление БПФ во временных рядах

В следующих разделах мы вначале представим обзор методов, используемых для идентификации моделей временных рядов (таких как сглаживание, подгонка и автокорреляции). Затем опишем общий класс моделей, которые могут быть использованы для описания рядов и построения прогнозов (модели авторегрессии и скользящего среднего).


Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин