Какие бывают временные ряды
Временные ряды играют важную роль в анализе данных, позволяя исследователям изучать изменения параметров во времени и делать прогнозы на основе исторических данных. В этой статье мы рассмотрим классификацию временных рядов, их примеры, а также модели, используемые для анализа и прогнозирования.
- Классификация временных рядов
- Классы временных рядов
- Примеры временных рядов
- Модели временных рядов
- Стационарный временной ряд
- Заключение: важность временных рядов в анализе данных
- FAQ: ответы на часто задаваемые вопросы
Классификация временных рядов
Временные ряды классифицируются по нескольким признакам:
- По форме представления уровней:
- Моментные временные ряды — это ряды, в которых уровни представлены на определенные моменты времени.
- Интервальные временные ряды — это ряды, в которых уровни представлены за определенные промежутки времени.
- По количеству показателей, для которых определяются уровни в каждый момент времени:
- Одномерные временные ряды — это ряды, содержащие информацию об одном показателе.
- Многомерные временные ряды — это ряды, содержащие информацию о нескольких показателях.
Классы временных рядов
Большинство регулярных составляющих временных рядов принадлежит к двум классам:
- Тренд — это общая систематическая линейная или нелинейная компонента, которая может изменяться во времени. Тренд отражает долгосрочные изменения в данных и может быть восходящим, нисходящим или колебательным.
- Сезонная составляющая — это регулярные колебания, связанные с определенными временными периодами, такими как время года, день недели или месяц. Сезонная составляющая может быть вызвана различными факторами, такими как климатические условия, социальные события или экономические циклы.
Примеры временных рядов
Временные ряды могут быть связаны с различными областями, включая технические системы, природные, социальные, экономические и другие системы. Примеры временных рядов:
- Погодные данные (температура, осадки, влажность и т. д.)
- Продажи товаров или услуг по месяцам или кварталам
- Количество пассажиров на авиалиниях по дням недели
- Уровень безработицы по годам
- Котировки акций на фондовом рынке
Модели временных рядов
Одним из наиболее важных инструментов в аналитике данных является анализ временных рядов. Модели временных рядов используются для изучения закономерностей в данных и прогнозирования будущих значений. Некоторые распространенные модели временных рядов:
- Авторегрессионная модель (AR)
- Модель скользящего среднего (MA)
- Авторегрессионная модель со скользящим средним (ARMA)
- Модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA)
- Модель сезонной корректировки (SARIMA)
Стационарный временной ряд
Стационарный временной ряд — это ряд, у которого среднее значение не изменяется во времени, и ковариация между разными элементами зависит только от их временного расстояния. Стационарные временные ряды являются предпосылкой для использования многих моделей временных рядов, таких как AR, MA и ARMA.
Заключение: важность временных рядов в анализе данных
Временные ряды являются важным инструментом в анализе данных, позволяя исследователям изучать закономерности и прогнозировать будущие значения. Классификация временных рядов, их примеры и модели имеют большое значение для понимания и применения методов анализа временных рядов в различных областях.
FAQ: ответы на часто задаваемые вопросы
- Что такое временные ряды?
Временные ряды — это последовательность наблюдений за определенным параметром в разные моменты времени, которая позволяет изучать изменения параметра во времени и прогнозировать будущие значения.
- Какие бывают классы временных рядов?
Большинство регулярных составляющих временных рядов принадлежит к двум классам: тренд и сезонная составляющая.
- Что такое стационарный временной ряд?
Стационарный временной ряд — это ряд, у которого среднее значение не изменяется во времени, и ковариация между разными элементами зависит только от их временного расстояния.
- Какие модели временных рядов используются для анализа и прогнозирования?
Распространенные модели временных рядов включают авторегрессионную модель (AR), модель скользящего среднего (MA), авторегрессионную модель со скользящим средним (ARMA), модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) и модель сезонной корректировки (SARIMA).