Проблемы получения модели для дискретного временного ряда в области, обладающей максимальной простотой и адекватно описывающей наблюдения. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры. Приведение уравнения тренда к линейному виду.
Аннотация к работе
1. Анализ временных рядов 1.1 Временной ряд и его основные элементы 1.2 Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры 1.3 Моделирование тенденции временного ряда 1.4 Метод наименьших квадратов 1.5 Приведение уравнения тренда к линейному виду 1.6 Оценка параметров уравнения регрессии 1.7 Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда 1.8 Стационарные временные ряды 1.9 Пример задачи моделирования временного ряда 2. Линейная и нелинейная регрессия 3.1 Линейная регрессия 3.2 Полиномиальная регрессия 3.3 Нелинейная регрессия 3.4 Нелинейные модели парной регрессии и корреляции 3.5 Сглаживание данных 3.6 Пример нелинейной парной регрессии Заключение Введение Почти в каждой области встречаются явления, которые интересно и важно изучать в их развитии и изменении во времени. Основной чертой, выделяющей анализ временных рядов среди других видов статистического анализа, является существенность порядка, в котором производятся наблюдения. Природа ряда и структура порождающего ряд процесса могут предопределять порядок образования последовательности. Цель работы состоит в получении модели для дискретного временного ряда во временной области, обладающей максимальной простотой и минимальным числом параметров и при этом адекватно описывающей наблюдения. Зависимость величины (числового значения) определенного свойства случайного процесса или физического явления Y от другого переменного свойства или параметра Х, которое в общем случае также может относиться к случайной величине, зарегистрирована на множестве точек xk множеством значений yk, при этом в каждой точке зарегистрированные значения yk и xk отображают действительные значения Y(хk) со случайной погрешностью k, распределенной, как правило, по нормальному закону.