Описание тега time-series
Данные временных рядов - это данные с закономерностью ("трендом") во времени. Количественное прогнозирование может применяться при выполнении двух условий:
- имеется числовая информация о прошлом;
- разумно предположить, что некоторые аспекты прошлых моделей сохранятся и в будущем.
Данные временных рядов полезны, когда вы прогнозируете что-то, что меняется с течением времени (например, цены на акции, показатели продаж, прибыль и т. Д.). Примеры данных временных рядов включают:
- Ежедневные цены на акции IBM
- Ежемесячное количество осадков
- Квартальные результаты продаж Amazon
- Годовая прибыль Google
https://www.otexts.org/fpp/1/4
В моделях временных рядов делается попытка использовать естественное одностороннее упорядочение времени, чтобы значения для данного периода были выражены как функция прошлых значений. Эта же идея используется при прогнозировании временных рядов - будущих значений на основе прошлых данных.
Обычно точки данных временных рядов располагаются через одинаковые интервалы времени.
Модель временных рядов обычно отражает тот факт, что близкие по времени наблюдения будут более тесно связаны, чем более удаленные друг от друга.
Для начала взгляните на страницу Википедии о временных рядах. Дополнительную информацию можно найти на веб-сайте Statsoft, где есть онлайн-учебник по анализу временных рядов.
Для анализа временных рядов в r рассмотрите возможность просмотра задач Time Series Task View и вопросов с тегами zoo дляzooпакет и xts дляxts пакет.
Использование тегов:
Вопросы о временных рядах тегов должны касаться проблем реализации и программирования, а не статистических или теоретических свойств метода. Подумайте, может ли ваш вопрос лучше подходить для Cross Validated, сайта StackExchange для статистики, машинного обучения и анализа данных или Data Science, сайта StackExchange, посвященного темам, связанным с наукой о данных, таким как временные ряды.