시계열 분석은 개발의 새로운 방법을 열어

하지 추상적 인 통계적 개념으로 시계열 분석을 고려 널리 실제 사용, 현상, 우리는이 주제는 프로세스의 수의 연구를 위해 오늘 매우 관련이 있다는 결론을 내릴 수있다. 그것은 특히 사람의 경제 활동의 수요, 그래서 과학 및 대중 문학의 예제의 대부분은 이러한 맥락에서의 사용의 관점에서 주어진다. 그러나 학습 및 평가 시계열의 사용이 분야에서 거기서 끝나지 않습니다.

여러 가지 방법으로 시계열의 매우 정의는 모든 통계 정보를 수집하는 과정을 생각 나게하고, 최고의 신뢰성을 제공하는 특정 간격으로, 실제 성능 측정 방식에 chotkom 고정입니다. 즉, 어떤 현상의 설명에서 가로축은 시간 측정 지표를 고정 그래프 종축에 실제 물리적 크기를 사용.

본질적으로 시간에 시계열 분석의 방법은 여러 물리적 법칙과 기술 공정에 대한 설명의 기초를 형성했다. 그들의 일반화 프로세스가 특정 수식에 대한 설명을 절감 할 수있다. 그러나 모든 과정은 정확한 공식에 들어갈 수 있었다. 두 가지 주요 문제의 해결책이 취소되지 않았습니다. 그들은 :

- 시리즈의 성격을 결정하는 단계;

- 예측.

그래서 분석 시계열 개발에 추가적인 자극을 받고 아스날에서 도구와 방법의 풍부한 등장.

전형적인 예는 상자와 젠킨스에 의해 1976 년에 제안 된 시계열의 수를했다. 거의 선형 추세와 계절 변화 : 기간 1천9백49-1천9백60년에서 12 년 동안 매달 국제 항공의 활동을 연구의 예에, 그들은 두 가지 구성 요소의 존재를 보여 주었다. 트래픽의 증가가 꾸준히 증가하고, 계절에 따라 때, 섹션은 주기적 버스트과 부패 활동하고 있습니다. 설명이 유형의 곱셈 계절적인 모델이라고합니다.

같은 해에 같은 상자와 젠킨스는 예측의 측면에서 매우 흥미로운 제안,하지만 매우 시간이 오래 걸릴 회귀의 복잡한 방법은 평균 (ARIMA)를 이동 통합.

노출되는 프로세스의 연구에서는 외부에서받은 확산 실제적인 방법은 시계열을 중단. 그는 지난 세기의 80 이거 설명했다. 이 방법은 외부에서 시스템의 개입 후 과정을 공부로 구성되어 있습니다. 시계열 분석, 관리의 새로운 방법, 다양한 노하우의 사용의 도입을 평가에 영향을이었다 입법 과정 등을합니다.

의 스펙트럼 분석 시간 시리즈는 이전의 방법을 기초로 나타났다. 이 방법에 대한 평가 기준 중 명확히 표시 기간 및 주파수이다. 널리 계산에 사용되는 복잡한 숫자가 있습니다, 푸리에 변환.

시계열 분석을 사용하는 방법과 기술의 풍부한, 확인하는 방법을 더 연구를위한이 비옥 한 땅. 이러한 과정을 설명하면 복잡하며 분석에서 어떤 경험을 필요로한다. 개인 컴퓨터 기술의 개발에 강한 도약 결론을 주도 새로운 수준 분석이 유형의 그. 그러나 인터넷의 편재는이 분야의 최신 연구의 일반적인 범주에 이용할 수있다.

즉, 시계열 분석하지 않은 외환 시장에서 성공적인 플레이어를 사용, 회사의 개발 일정의 연구 개발 관리자 허용하는 전략적 정책과 시장의 평가는 가격 수준 및 판매 제품이나 서비스의 범위를 조정할 수, 마케터 및 관리자를위한 활동의 넓은 필드를 제공 사실 최대의 효과를 얻을 수있다.

분석의 각 방법은 특별한 관심을받을 자격이 철저한 연구가 필요합니다. 당신이 만약 그 중 하나는, 기사의 목적 달성에 관심이 있습니다.