Revelation 11 describes two witnesses, which some have suggested are Israel and the Church, Michael and Gabriel, Enoch and Elijah, and a few have determined they are Satan’s witnesses. Who do you believe are the two witnesses mentioned in Revelation 11? Why? And, how does their death testify to their prophetic message?
How do these two witness in Revelation 11 relate to the witness of the Church now? In Acts 1:8 Jesus declared to His disciples “…you shall be witnesses to Me…” To what event are Christians witnesses of (Acts 1:22, 2:32; 3:15; 4:33; 5:32; 10:39)? In what way are you a witness of this event? What does our Lord promise His disciples in Acts 1:8 they will receive, enabling them to be witnesses? How is the Christian's power the same of that of the two witnesses?
Revelation 11 describes two witnesses, which some have suggested are Israel and the Church, Michael and Gabriel, Enoch and Elijah, and a few have determined they are Satan’s witnesses. Who do you believe are the two witnesses mentioned in Revelation 11? Why? And, how does their death testify to their prophetic message?
How do these two witness in Revelation 11 relate to the witness of the Church now? In Acts 1:8 Jesus declared to His disciples “…you shall be witnesses to Me…” To what event are Christians witnesses of (Acts 1:22, 2:32; 3:15; 4:33; 5:32; 10:39)? In what way are you a witness of this event? What does our Lord promise His disciples in Acts 1:8 they will receive, enabling them to be witnesses? How is the Christian's power the same of that of the two witnesses?
2. Определения:
• Временной ряд — это последовательность
чисел; его элементы — это значения некоторого
протекающего во времени процесса. Они
измерены в последовательные моменты
времени, обычно через равные промежутки.
• Составляющие временной ряд числа —элементы
временного ряда, — нумеруют в соответствии с
номером момента времени, к которому они
относятся (например,x1,x2,x3 и т.д.).
3. Примеры временных рядов
• В экономике это ежедневные цены на акции,
курсы валют, еженедельные и месячные объемы
продаж, годовые объемы производства и т.п.
• В метеорологии типичными временными
рядами являются ежедневная температура,
месячные объемы осадков
• В гидрологии — периодически измеряемые
уровни воды в реках.
• В технике - временные ряды возникают в
результате отслеживания различных параметров
технологических процессов.
4. Характеристики временного ряда
• В экономических (и многих других)
приложениях в детерминированной
компоненте временного ряда dt обычно
выделяют три составляющих части:
▫ Тренд trt
▫ Сезонную компоненту St
▫ Циклическую компоненту ct
▫ Интервенция
• Аддитивная модель временного ряда-
запись: dt=trt+st+ct, при t=1,...,n.
5. Тренд
• Анализ временного ряда обычно начинается
с выделения тренда.
• Трендом временного ряда trt при t = l,...,n
называют плавно изменяющуюся, не
циклическую компоненту, описывающую
чистое влияние долговременных факторов,
эффект которых сказывается постепенно.
6. Примеры тренда
В экономике к таким факторам можно отнести:
• изменение демографических характеристик популяции, включая
рост населения, изменение структуры возрастного состава,
изменение географического расселения и т.д.;
• технологическое и экономическое развитие;
• рост потребления и изменение его структуры.
Действие этих и им подобных факторов происходит постепенно,
поэтому их вклад исследователи предпочитают описывать с помощью
гладких кривых, просто задающихся в аналитическом виде.
7. Сезонная компонента
• Сезонная компонента st временного ряда при
t = l,...,n описывает поведение, изменяющееся
регулярно в течение заданного периода
(года, месяца, недели, дня и т.п.). Она состоит
из последовательности почти
повторяющихся циклов.
8. Циклическая компонента
• Циклическая компонента ct временного ряда
описывает длительные периоды
относительного подъема и спада. Она состоит
из циклов, которые меняются по амплитуде и
протяженности.
9. Интервенция
• Под интервенцией понимают существенное
кратковременное воздействие на временной
ряд. Примером интервенции могут служить
события «черного вторника», когда курс
доллара за день вырос почти на тысячу
рублей.
10. Методы выделения тренда
• Метод наименьших квадратов. Говоря
языком регрессионного анализа, значения
временного ряда xt рассматривают как отклик
(зависимую переменную), а время t—как фактор,
влияющий на отклик (независимую
переменную): xti=f(ti,θ)+εi,i=1,... , n где f—
функция тренда (она обычно предполагается
гладкой),θ—неизвестные нам параметры
(параметры модели временного ряда), а εi—
независимые и одинаково распределенные
случайные величины, распределение которых
мы предполагаем нормальным.
11. Методы выделения тренда
• Простые разностные операторы. Наряду с методом
наименьших квадратов, для удаления тренда можно
использовать и ряд других методов. Одним из них
является метод перехода от исходного ряда к ряду
разностей соседних значений ряда. В более общем виде
эта идея описывается с помощью применения к ряду
разностных операторов различных порядков. Эти методы
сведения временного ряда к стационарному являются
частным случаем общего метода, предложенного
Дж.Боксом и Г.Дженкинсом в 1970 году [17]. В целом, мы
относимся к разностным методам критически, но считаем
нужным упомянуть о них. Они часто обсуждается в
литературе и представлены во многих статистических
пакетах.
12. Метод скользящей средней
• Общее название для семейства функций,
значения которых в каждой точке
определения равны среднему значению
исходной функции за предыдущий период.
Скользящие средние обычно используются с
данными временных рядов для сглаживания
краткосрочных колебаний и
выделения основных тенденций или циклов
13. Метод скользящей средней-пример
• Если нужно рассчитать 5ти периодную простую скользящую
среднюю SMA на часовом графике тонужно сложить цены закрытия
последних 5ти часов, а затем разделить полученную цифру на 5. В
итоге получаем среднюю цену за последние 5ть часов. Если
соединить эти средние значения вместе и наложить на график, то
получаем скользящую среднюю с периодом 5.
• На рисунке ниже представлен почасовой график цен и скользящие
средние с периодом 5 (5 SMA), с периодом 30 (30 SMA) и с периодом
60 (60 SMA).
14. Описание БД
• Источник: сайт http://rp5.ru/
• Объект: п.Курагино
• Период: 19.10.2013-10.10.2014 с интервалом в 3 часа.
• Параметры: Влажность(%), Давление(мм.рт.ст),
Скорость ветра(м/с)
• Выборка: 50 элементов.