Анализ - временной ряд
Cтраница 4
Статистика случайных процессов ( или анализ временных рядов) - направление исключительно важное, как для теории, так и для приложений. [46]
С тех пор как родился анализ временных рядов, предлагались многие теоретические модели для объяснения эмпирических явлений, например, таких, как поведение экономических временных рядов, солнечных пятен и наблюденные ( или воображаемые) периодичности. [47]
Иногда называемый проецированием тренда, анализ временных рядов основан на допущении, согласно которому случившееся в прошлом дает достаточно хорошее приближение в оценке будущего. Этот анализ является методом выявления образцов и тенденций прошлого и продления их в будущее. [48]
Фурье, которые необходимы для анализа временных рядов. [49]
 |
Средняя квадратичная ошибка, получающаяся в результате анализа различными методами данных о пятнах на солнце. [50] |
Рассмотрим пример применения сетей к анализу классического временного ряда - ряда данных о пятнах на Солнце. Регулярные ежегодные записи этого явления ведутся с 1700 года. Ряд много раз анализировался в статистической литературе, и выяснилось, что он не является ни стационарным, ни линейным, ни гауссовым. Были испробованы различные одномерные методы моделирования временных рядов. Габр и Рао [119] применяли авторегрессионную модель 9-го порядка ( с 4 ненулевыми коэффициентами) и билинейную модель. [51]
Такое явление хорошо известно в анализе временных рядов. Если не делать выборку достаточно часто, то разные частоты становятся неразличимыми. Положение можно улучшить путем низкочастотной фильтрации сигнала перед выборкой, что и делается в рассматриваемом случае путем сглаживания S. В вычислительных моделях эффекты выборки в системе подвергаются действию обратной связи. Даже синусоидальное возмущение плотности создает силы на многих длинах волн, которые вызывают возмущение плотности на новых длинах волн, и все эти возмущения действуют обратно на первоначальные возмущения. [52]
Страницы: 1 2 3 4