Ottaen aikasarja-analyysin, ei abstraktina tilastollinen käsite ja sitä käytetään laajasti käytännössä, ilmiö, voimme päätellä, että tämä aihe on erittäin ajankohtainen, jolla tutkitaan useita prosesseja.Se on erityisen kysyntää taloudellista toimintaa henkilö, joten suurin osa esimerkeistä tieteellisessä ja suosittu kirjallisuutta ovat näkökulmasta sen käytöstä tässä yhteydessä.Mutta soveltamisala tutkimuksen ja arvioinnin käytön aikasarjojen päättyy.
hyvin määritelmä aikasarjojen monin tavoin muistuttaa prosessi keräämällä kaikki tilastotiedot ja on chёtkom vahvistaminen määrätyin väliajoin todellinen indikaattoreista tavalla, jolloin suurin luotettavuutta.Toisin sanoen, kuvauksessa tahansa ilmiö käytetään kuvaajan jossa abskissa kiinteitä mittauslaitteita aikaa indikaattoreita, ja ordinaatta sen fyysistä kokoa.
Itse asiassa, analyysimenetelmät aikasarjojen kerralla muodosti perustan kuvauksen monien fysiikan lakien ja teknisiä prosesseja.Niiden synteesi on mahdollistanut prosessi vähentää kuvauksen tiettyyn matemaattinen lauseke.Mutta eivät kaikki prosessit ovat voineet mahtua selvät kaavoja.Liuos kahdesta ongelmia ei ole peruttu.Ne ovat:
- luonteen määrittämiseksi sarja;
- ennustaminen.
analysoimiseksi aikasarjojen sai lisäpontta sen kehitystä ja sen arsenaali ilmestyi monipuoliset työkalut ja menetelmät.
klassinen esimerkki aikasarjojen oli sarja ehdotti vuonna 1976 Box ja Jenkins.Esimerkiksi tutkimus toiminnan kansainvälisen lentoliikenteen kuukausittain kaksitoista vuotta vuosina 1949-1960 vuosi, jota he ovat osoittaneet, että on olemassa kaksi osaa: lähes lineaarinen trendi ja kausivaihtelut.Kun liikenteen kasvu on kasvanut tasaisesti, ja vuodenajasta riippuen ajoittain havaittu osia räjähtää ja vaimennus toimintaa.Tämäntyyppinen kuvaus kutsutaan malli kerrannaisvaikutukset kausiluonteisuus.
Samana vuonna samaan laatikkoon ja Jenkins tarjosi erittäin mielenkiintoinen kannalta ennustaminen, mutta hyvin aikaa vievää ja vaikeaa menetelmä autoregressiivinen integroitu liukuva keskiarvo (ARIMA).
tutkimuksen prosessien kohteena ulkopuolisesta vaikutuksesta, leviäminen oli käytännöllinen menetelmä keskeytyy aikasarja.Se on kuvattu 80-luvulla viime vuosisadalla.Ydin menetelmän piilee tutkimuksessa prosesseista, sen jälkeen väliintulon järjestelmän ulkopuolelta.Aikasarja-analyysin oli arvioida uusien johtamisen menetelmiä, käyttöä eri osaamisen, vaikutus lainsäädännöstä jne
spektrianalyysi aikasarjoja ilmestyi perusteella aikaisempiin menetelmiin.Niistä arviointiperusteet tämä menetelmä on selvästi näkyvissä ja taajuus.Melko laajalti käytetään laskettaessa kompleksilukujen, Fourier-muunnos.
runsaasti menetelmiä ja tekniikoita, johon analyysi aikasarjojen vahvistaa kuinka hedelmällistä maaperää lisätutkimuksia.Kuvaukset näistä prosesseista ovat hankalia ja vaativat tietyn kokemus analyytikko.Voimakas harppaus kehityksessä henkilökohtaisen tietokoneen teknologia on johtanut päätelmään, tämäntyyppisen analyysin aivan uudelle tasolle.Mutta paikasta riippumaton Internet on saatavilla yleisen luokan uusin tutkimus tällä alueella.
Mikä ei ole aikasarja-analyysi, käyttää menestyksekäs toimija valuuttamarkkinoilla, se on tutkimuksen kuvaajat yhtiö sallii johtaja kehittää todellinen strateginen linja, ja arvio markkinoista tarjoaa laaja kenttä markkinoijat ja johtajia, jonka avulla voit säätää hintatasoa ja tuotevalikoima myydään taipalvelut saadakseen mahdollisimman suuri hyöty.
Jokainen analyysimenetelmä ansaitsee erityistä huomiota ja edellyttää perusteellista tutkimusta.Ja jos sinulla on jokin niistä kiinnostunut, tarkoituksena artikkeli on saavutettu.
