最も重要な統計的プロセスの特性や現象などの時系列

地域の科学と知識のあらゆる分野でその研究のアカウントに特定の期間のすべての変更を取って、実施すべき現象があります。 日常の人間環境については、その後、ここではなど、診療所でその定期的なスクリーニングを示し、この一年間、特定の製品の価格を変更する方法、例えば、関心のあります

統計では、時間をかけて特定のオブジェクトの変更で発生全体が単純に時系列ではありません。 与えられた時間における性能の任意のレベルでに起因するこれらの各々の要因、またはランダムな点の数に影響を与えるまたは全身短期トレンド、および周期的変動の両方に影響を与えます。

これらの要因の異なる組み合わせを分析し、我々は時系列は、1つのまたは別の球に応じて、次のいずれかの形式を取ることができると結論付けることができます。 これらは要因の多くの影響を受けているように、まず、マクロとミクロレベルの両方の経済パフォーマンスの多くは、一定の動的な変更です。 同時に、これらの要因は、多くの場合、異なる方向を向いているという事実にもかかわらず、一緒に彼らは、指標の開発の進展や後退を示す、一方向のトレンドを形成しています。

第二に、特定の指標の時系列を考慮すると、あなたはそれがマークされ、周期的な変動にさらされていることをはっきりと見ることができます。 これは季節、世界的な動向の変化や特定の作業の実行サイクルの期間と原因の可能性があります。

実際の特性は、特定の時点での時系列を持っているかを調べるために、ベクトルを捨てるか、カジュアルなトレンドと循環的な要素、それを掛けることが必要です。 結果の加算結果は、添加時系列モデルとなり、私たちは乗算を適用した場合、結果乗法モデルが提示されます。

任意の統計的研究の主な目的は、時系列の3つの主要コンポーネントを定量化することです。 これは、我々が将来的に期待することができ、一連の値を予測するために必要です。

多くの場合、研究者はほぼ等しい間隔で観測の一定数をサンプリングする必要がある、それは定常時系列を持つことです。 これは、短期トレンドの形成を制御する因子、すなわち、時系列トレンドの動的が除去される場合に得られます。

したがって、時系列 - 指定された時間期間にわたって取得インジケータの定量値の集合。 各レベルの形成は、短期および長期の文字の両方を保有する、多くの要因によって影響されます。