Реферат Курсовая Конспект
Мета роботи - раздел Образование, Комп’ютерна техніка в наукових дослідженнях Метою Роботи Є Побудова І Вивчення Основних Характеристик Часових Рядів, Вико...
|
Метою роботи є побудова і вивчення основних характеристик часових рядів, використовуючи стандартні математичні методи опису.
2.1.2 Теоретичні відомості
Часовим рядом називається набір значень x1, x2, . . . , xn досліджуваної величини, зареєстрованих у послідовні моменти часу:
t1, t2, . . . , tn .
Часовий ряд прийнято описувати за допомогою закономірної невипадкової і випадкової складових.
Невипадкова (детермінована) складова часового ряду являє собою функцію від часу, що обчислюється в дискретні моменти часу.
Випадкова складова – набір випадкових величин, розподіл яких невідомий.
Форми розкладання (декомпозиції) часового ряду на детерміновану і випадкову компоненти можуть розрізнятися.
Адитивною моделлю часового ряду називається представлення ряду у вигляді суми детермінованої і випадкової компонент, а саме:
xt = dt + et при t = 1, . . . , n.
Мультиплікативною моделлю часового ряду називається представлення ряду у вигляді перемноження детермінованої і випадкової компонент, а саме:
xt = dt x et при t = 1, . . . , n.
Способи опису детермінованих компонент часового ряду сильно залежать від області застосування. В економічних (і багатьох інших) застосуваннях у детермінованої компоненти часового ряду dt звичайно виділяють три складові частини: тренд trt, сезонну компоненту st і циклічну компоненту ct. Для адитивної моделі часового ряду можна записати:
dt = trt + st + ct , при t = 1, . . . , n .
Трендом часового ряду trt при t = 1, . . . , n називають плавно змінну, не циклічну компоненту, що описує чистий вплив довгострокових факторів, ефект яких позначається поступово.
Сезонна компонента st часового ряду при t = 1, . . . , n описує поводження, що змінюється регулярно протягом заданого періоду (року, місяця, тижня, дня і т.і.). Вона складається з послідовності циклів, що майже повторюються.
Циклічна компонента ct часового ряду описує тривалі періоди відносного підйому і спаду. Вона складається з циклів, що змінюються по амплітуді і довжині.
Математично найпростішою моделлю випадкової компоненти часового ряду є послідовність незалежних випадкових величин. Білим шумом називають часовий ряд (випадковий процес) з нульовим середнім, якщо його складові випадкові величини незалежні і розподілені однаково при всіх t.
Послідовності незалежних випадкових величин далеко не завжди адекватно описують випадкові компоненти часових рядів. Теорією і практикою для опису випадкових послідовностей вироблені і більш складні моделі.
Нехай e1,e2, . . . , en , . . . - незалежні однаково розподілені випадкові величини (білий шум).
Процесом ковзного середнього (першого порядку) із середнім m називають процес Х(t):
Х(t) = et + q et -1 + m ,
де q - деякий числовий коефіцієнт, а m - константа.
У процесі ковзного середнього статистично залежні тільки сусідні величини Х(t - 1) і Х(t). Значення процесу, що розділені проміжком часу 2 і більше, статистично незалежні, тому що в їхньому формуванні беруть участь різні складові et . З цієї причини процеси ковзного середнього є безпосереднім і найпростішим узагальненням процесів білого шуму.
Процесом авторегресії (першого порядку) із середнім значенням m називають випадковий процес Х(t), що задовольняє співвідношенню:
Х(t) - m =f • (Х(t - 1) - m) + et,
де f і m - деякі числа.
Члени процесу авторегресії, що розділені проміжком часу h > 0, не стають незалежними, яким би великим ні було h. Однак залежність між ними швидко убуває з ростом h, якщо |f | < 1. Саме такі процеси авторегресії звичайно зустрічаються в прикладних задачах.
Числові характеристики часових рядів вводяться в повній аналогії з числовими характеристиками випадкових величин.
Математичне очікування: .
Дисперсія: .
Коефіцієнт Пірсона (показує ступінь статистичної залежності часового ряду і тренда: чим ближче цей коефіцієнт до 1, тим краще підібраний тренд):
,
де , .
Автокореляційна функція (показує залежність між елементами випадкової складової, якщо усі близькі до 0 (||<0.2), то всі елементи випадкової складової можна вважати незалежними, тобто ми маємо справу з білим шумом):
n/4
– Конец работы –
Эта тема принадлежит разделу:
Запорізький національний технічний університет... методичні вказівки до лабораторних робіт з дисципліни Комп ютерна техніка в наукових дослідженнях...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Мета роботи
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов