Download to read offline
![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.](https://image.slidesharecdn.com/99-151218050401/85/slide-11-320.jpg)
Интеллектуальный анализ данных, презентация(Брюханов О
- 1. Временные ряды Дисциплина: Интеллектуальный анализданных Преподаватель: Попова О.А Студент: Брюханов О.В
- 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 временногоряда 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 экономикек 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 • Сезоннаякомпонента 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 • Циклическаякомпонента ct временного ряда описывает длительные периоды относительного подъема и спада. Она состоит из циклов, которые меняются по амплитуде и протяженности.
- 9. Интервенция • Под интервенциейпонимают 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.
- 15.
- 16.
- 17.