Темы

Анализ временных рядов

Time Series Analysis · 23 статей

  1. Автокорреляция: анализ временных рядов и повторяющихся закономерностей.

    Автокорреляция: анализ схожести сигнала с его задержанной копией. Поиск закономерностей, периодических сигналов и частот в данных. Применение в обработке сигналов.

    #562 · 4 мин чтения

  2. Линейные модели в статистике: обзор и применение.

    Линейные модели в статистике: регрессия, временные ряды, авторегрессия. Узнайте о применении и упрощении статистического анализа с линейными моделями.

    #4310 · 1 мин чтения

  3. Прогнозирование: методы, применение и повышение точности.

    Прогнозирование: предсказание будущих событий на основе данных. Статистические методы, анализ временных рядов и оценка результатов. Точный прогноз – ключ к успеху!

    #66514 · 5 мин чтения

  4. Временные ряды: анализ и прогнозирование

    Временные ряды: определение, примеры (акции, приливы). Математическое понятие последовательности данных, упорядоченных по времени. Анализ временных рядов.

    #92692 · 10 мин чтения

  5. Модели ARCH и GARCH для анализа временных рядов

    Модели ARCH/GARCH для анализа временных рядов: определение, применение в эконометрике и финансах, волатильность, кластеризация волатильности.

    #123661 · 3 мин чтения

  6. Ковариация и корреляция: методы и применение.

    Кросс-корреляция: измерение схожести сигналов, поиск паттернов и особенностей. Применение в обработке сигналов, криптоанализе и нейрофизиологии.

    #137013 · 5 мин чтения

  7. Авторегрессионные модели скользящего среднего (ARMA) для анализа временных рядов

    Модели ARMA: статистический анализ временных рядов. Авторегрессия (AR) и скользящее среднее (MA) для прогнозирования и понимания данных. Основы и применение.

    #143093 · 6 мин чтения

  8. Скользящее среднее: методы и применение в анализе данных.

    Скользящее среднее: определение, типы (простое, кумулятивное, взвешенное) и применение в статистике и обработке сигналов. Фильтр Кальмана.

    #168204 · 7 мин чтения

  9. Авторегрессионные модели: представление случайных процессов

    Авторегрессионные (AR) модели в статистике: описание случайных процессов, зависимость от прошлых значений и стохастических факторов. AR, ARMA, ARIMA модели.

    #216891 · 2 мин чтения

  10. Статистические алгоритмы анализа временных рядов: X-13ARIMA-SEATS и его применение.

    X-12 ARIMA и SEATS: статистические методы сезонной корректировки временных рядов. Применение в SAS, R, Excel, MATLAB и гос. статистике.

    #223114 · 2 мин чтения

  11. Модели ARIMA для анализа временных рядов

    Модели ARIMA: статистический анализ временных рядов, прогнозирование, устранение нестационарности и трендов. Применение в экономике и статистике.

    #224286 · 4 мин чтения

  12. Трендовая стационарность во временных рядах: анализ и отличия от стационарности по разностям.

    Стационарные и разностно-стационарные процессы во временных рядах: определение, отличия, свойства. Анализ трендов и единичных корней в статистике.

    #224524 · 2 мин чтения

  13. Дальнодействующая зависимость в лингвистике и анализе данных

    Долгая зависимость (LRD) в лингвистике и анализе данных: определение, свойства, применение в моделировании трафика, экономике и науках о Земле.

    #224884 · 3 мин чтения

  14. Кластеризация волатильности в финансах: модели ARCH и GARCH

    Волатильность на финансовых рынках: кластеризация, автокорреляция, модели GARCH. Анализ изменений цен и рисков, долгосрочные зависимости.

    #231476 · 1 мин чтения

  15. Коинтеграция временных рядов: статистические свойства и методы анализа

    Коинтеграция временных рядов: статистическое свойство, определяющее долгосрочную связь между интегрированными рядами. Важно для анализа данных.

    #254918 · 3 мин чтения

  16. Теорема Бохнера о преобразованиях Фурье и спектральном анализе временных рядов.

    Теорема Бохнера о преобразовании Фурье: характеристики преобразования Борелевских мер и связь с автоковариационными функциями временных рядов. Математика, гармонический анализ.

    #305169 · 1 мин чтения

  17. Единичные корни в стохастических процессах

    Корневая единица в стохастических процессах: определение, влияние на статистический анализ временных рядов и методы приведения к стационарности.

    #307715 · 4 мин чтения

  18. Vector autoregression

    #307722 · 3 мин чтения

  19. Box–Jenkins method

    #307731 · 3 мин чтения

  20. Стохастический дрифт: концепция и применение в различных областях

    Стохастический дрифт в теории вероятностей: изменение среднего значения случайного процесса. Узнайте о скорости дрифта и её влиянии на случайные величины.

    #314939 · 3 мин чтения

  21. Циклостационарные процессы: Теория и применение.

    Циклостационарные процессы: сигналы с меняющимися во времени статистическими свойствами. Моделирование сезонных данных, анализ и подходы к обработке.

    #374838 · 3 мин чтения

  22. Тест Огментации Дики-Фуллера: Проверка на наличие единичного корня во временных рядах.

    Тест Дики-Фуллера (ADF): проверка временных рядов на стационарность и наличие единичного корня. Определение трендов и статистическая значимость.

    #405343 · 2 мин чтения

  23. EViews: Эконометрический пакет для анализа временных рядов

    EViews – мощный эконометрический пакет для Windows, ориентированный на анализ временных рядов. Обновление до версии 13 (2022). История, TSP.

    #414756 · 1 мин чтения