Уақыттық қатарлар талдауы
-
Сигналдың өзімен-өзінің корреляциясы және уақыт бойынша қабаттасуы
Автокорреляция: сигналдың өзінің уақыт бойынша ығысқан көшірмесімен салыстырылуы. Қайталама үлгілерді табуға, шуды жоюға және сигналдарды талдауға көмектеседі.
-
Сызықтық модельдер: Статистикалық талдау және қолданылуы
Сызықтық модельдер: регрессия, уақыт қатарларындағы статистикалық модельдердің маңызды түрі. Теорияны жеңілдетуге көмектеседі. Статистикалық талдау үшін пайдалы.
-
Деректер негізінде болжам жасау және оның маңызы
Болжам жасау – бұл деректерге негізделген күрделі процесс. Қысқа мерзімді және ұзақ мерзімді болжамдар жасау, статистикалық әдістер мен талдаулар қолданылады.
-
Уақыт қатарлары: Математикалық талдау және болжамдау
Уақыт қатарлары: математикадағы деректер тізбегі, уақыт бойынша реттелген. Тізімдер, графиктер, экономикалық көрсеткіштерде қолданылады. Анализ үшін маңызды!
-
Уақыт қатарлы модельдер: ARCH, GARCH және туынды түрлері
Эконометрияда ARCH/GARCH модельдері уақыт қатарлы мәліметтердегі өзгередін құбылмалылықты талдауға арналған. Қаржылық деректерге өте қолайлы.
-
Ковариация және корреляция: сигналдарды өңдеудегі ұқсастық өлшемі
Сигнал өңдеудегі кросс-корреляция: екі сигналдың ұқсастығын өлшеу, үлгіні тану, криптоанализ, нейрофизиологияда қолданылады. Қолдану аясы кең!
-
Уақыт қатарларын талдау үшін ARMA модельдері
Уақыт қатарларын талдау үшін ARMA модельдерін пайдалану. Авторегрессия, жылжымалы орташа – болашақ мәндерді болжауға көмектесетін статистикалық құрал.
-
Қозғалмалы орташа: Статистикалық өлшем және қолданылуы
Статистикада жылжымалы орташа – деректерді талдау үшін қолданылатын әдіс. Түрлері: қарапайым, жиынтық, салмақты. Сәкесі – сигнал өңдеуде сүзгі ретінде қолданылады.
-
Авторегрессиялық модельдер: кездейсоқ процестерді бейнелеу
Авторегрессиялық модельдер (AR) – статистика, эконометрика, сигналдарды өңдеуде қолданылатын уақытқа байланысты процестерді талдау құралы. ARIMA, VAR модельдеріне негіз.
-
Уақыт қатарларын талдауға арналған статистикалық алгоритмдер
X-12 ARIMA: уақыт қатарларын талдау, маусымдық түзету әдістері. Статистикалық пакеттермен (SAS, R, Excel) үйлесімді. Халықаралық стандарт!
-
Уақыт қатарларын талдау үшін ARIMA моделі
ARIMA моделі: уақыт қатарларын талдау, болжам жасау, стационарлық емес деректерді өңдеу. Эконометрика, статистикада қолданылады. ARIMA, ARMA модельдерінің жалпылауы.
-
Уақыт қатарларындағы стохастикалық процестер және трендтік тұрақтылық
Уақыт қатарларын талдауда стохастикалық процестер: трендтік тұрақтылық, айырмашылық тұрақтылығы, бірлік түбірлер. Статистикалық талдау, қатарлар.
-
Ұзақ қашықтықтағы тәуелділік: лингвистика мен деректерді талдаудағы құбылыс
Ұзақ қашықтықтағы тәуелділік (LRD): тіл білімі, деректерді талдау, экономика, гидрология салаларында қолданылатын статистикалық құбылыс. 🔍📈
-
Қаржылық деректердегі құбылмалылықтың шоғырлануы
Қаржыдағы құбылмалылық шоғырлануы – үлкен өзгерістерге үлкен, ал кіші өзгерістерге кіші өзгерістердің одан әрі орын алуы. GARCH модельдері, бағалау.
-
Уақыт қатарлары жинағының статистикалық қасиеті: Коинтеграция
Коинтеграция: уақыт қатарларының статистикалық қасиеті. Егер сызықтық комбинациясы интеграция дәрежесі төмен болса, қатарлар коинтеграцияланған болады. Анализде маңызды!
-
Фурье түрлендірулері мен Бохнер теоремасы
Бохнер теоремасы: Фурье түрлендіруі, нақты сызықтағы Borel шаралары, гармониялық анализ, уақыт қатарларының корреляциясы. Математика, статистика.
-
Кейбір стохастикалық процестердің бірлік түбірінің ерекшеліктері
Қазақстандағы бірлік тамырлы стохастикалық процестер туралы мағлұмат. Уақыт қатарларын талдаудағы қиындықтар, стационарлыққа келтіру әдістері.
-
Vector autoregression
-
Box–Jenkins method
-
Кездейсоқ қатеу және оның жылдамдығы
Ықтималдық теориясындағы стохастикалық дрейф – кездейсоқ процестің орташа мәнінің өзгеруі. Дрейф жылдамдығы орташа өзгеріс қарқынын көрсетеді.
-
Циклдік стационарлық процестер: теория және қолданылуы
Циклстіционарлық процестер: уақыт бойынша өзгеріп отыратын сигналдар. Статистикалық қасиеттері, жылдық циклдар, стационарлық процестердің араласуы туралы ақпарат.
-
Уақыт қатарларын статистикалық тестілеу: ADF тесті
Аугментированный тест Дики-Фуллера (ADF): урандық түбірді анықтау, уақыт қатарларын статистикалық талдау, стационарлықты тексеру. Қаржы, экономикада қолданылады.
-
EViews: Эконометриялық талдауға арналған бағдарламалық кешен
EViews бағдарламасы – эконометрикалық талдау үшін арналған статистикалық пакет. Time series, IHS, QMS, және Robert Hall туралы ақпарат. Жаңа нұсқасы 13.