Cтраница 2
Возможность анализа временных рядов в экометрии связана с использованием индикаторов и индексов. Если удается выявить закономерности, адекватно отражающие динамику поведения индексов во времени, то на этой основе можно с некоторой вероятностью предсказывать будущее экологических систем. [16]
Задачи анализа временных рядов, вообще говоря, могут решаться с помощью z - преобразования, и во многих случаях решения упрощаются. Однако в приложениях, затронутых в этой книге, обращение к г-преобразованию мало что меняет. [17]
Модули анализа временных рядов определяют автоковариации и взаимные ковариации временных рядов наблюдений и вычисляют их сглаженные значения. Модули генерации случайных чисел вычисляют равномерно и нормально распределенные случайные числа. [18]
Применение анализа временных рядов и случайных последовательностей требует специалистов более высокой квалификации, чем для других методов. [19]
Возможность анализа временных рядов в экометрии связана с использованием индикаторов и индексов. Если удается выявить закономерности, адекватно отражающие динамику поведения индексов во времени, то на этой основе можно с некоторой вероятностью предсказывать будущее экологических систем. [20]
Для анализа временного ряда на перспективу развития ( 5, 10, 20 лет) удобно выбрать шаг отсчета временного ряда в один год и тем самым избавиться от сезонной составляющей. [21]
Метод анализа временных рядов рассматривается авторами как часть методики фациально-циклического анализа. Основанный на идее выделения и прослеживания циклов различного порядка, он отвергает послойную корреляцию при изучении аллювиально-дельтовых толщ в связи с резкой фациаль-ной изменчивостью отложений. [22]
Цель анализа временных рядов состоит в том, чтобы извлечь из данного ряда полезную информацию. Для этого необходимо построить математическую модель явления. [23]
Целью анализа временных рядов расхода электроэнергии за определенный интервал времени является выявление тенденции роста расходов электроэнергии за этот период, которая покажет общую картину изменения расходов. Все методы сглаживания временных рядов с целью выявления основной тенденции исходят из фактического развития динамики, которое имело место в течение рассмотренного интервала времени. [24]
При анализе временных рядов необходимо правильно выбрать единицу времени. [25]
Преподавание дисциплины Анализ временных рядов и прогнозирование строится исходя из требуемого уровня базовой подготовки экономистов по специальности Статистика. Конечной целью изучения дисциплины является формирование у будущих специалистов глубоких теоретических знаний и практических навыков по экономико-статистическому анализу состояния и перспектив развития конкретных социально-экономических явлений и процессов на основе построения адекватных и в достаточной степени аппроксимирующих реальные явления и процессы прогностических моделей, на основе которых возможна выработка конкретных предложений, рекомендаций и путей их прикладного использования. [26]
С приложениями анализа временных рядов тесно связаны некоторые статистические понятия. Цель этой главы состоит в том, чтобы определить такие крайне необходимые на практике ключевые параметры, как среднее, дисперсию и вероятностную плотность. Нередко приходится иметь дело с данными, испорченными нежелательным шумом, приводящим к определенным ошибкам при вычислениях различных параметров данных временного ряда. Однако мы ограничимся лишь теми понятиями, которые непосредственно относятся к анализу временных рядов. [27]
Впервые методом анализа временных рядов проведен мониторинг состояния качества воды водоисточника и питьевой воды по показателям мутности, окисляемости, температуры и остаточному алюминию. [28]
Обычно при анализе временных рядов для определения изменений, происходящих в данном явлении, вычисляют скорость развития этого явления во времени. [29]
Кроме того, анализ временного ряда, составленного из значений фактических КГС, должен носить многоцелевой характер. Как уже отмечалось, коэффициент Л, являясь характеристикой гидравлического сопротивления трубопровода, имеет вполне определенный физический смысл и в этом своем качестве изменяется, как правило, медленно. Различия, которые должны быть учтены в моделях, воспроизводящих технологические режимы течения, проявляются обычно за период в одну-две недели. В то же время могут иметь место быстрые изменения фактических КГС, например из-за образования гидратных пробок. Это значит, что наряду с обычным, медленным возможен быстрый тренд. Быстрый тренд, как способ оперативного слежения за состоянием трубопровода, должен основываться на текущей информации. Одни из предлагаемых нами методов будут более эффективны для выявления быстрого тренда, другие - для выявления медленного тренда. [30]