Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры

Содержание

Введение 3
Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры 4
Заключение 7
Список использованной литературы 8

Введение

Почти в каждой области встречаютсяявления, которые интересно и важно изучать в их развитии и изменении во времени. В повседневной жизни могут представлять интерес, например, метеорологические условия, цены на тот или иной товар, те илииные характеристики состояния здоровья индивидуума и т. д. Все они изменяются во времени. С течением времени изменяются деловая активность, режим протекания того или иного производственного процесса,глубина сна человека, восприятие телевизионной программы. Совокупность измерений какой-либо одной характеристики подобного рода в течение некоторого периода времени представляют собой временной ряд.Совокупность существующих методов анализа таких рядов наблюдений называется анализом временных рядов.
Основной чертой, выделяющей анализ временных рядов среди других видовстатистического анализа, является существенность порядка, в котором производятся наблюдения. Если во многих задачах наблюдения статистически независимы, то во временных рядах они, как правило, зависимы, и характер этойзависимости может определяться положением наблюдений в последовательности. Природа ряда и структура порождающего ряд процесса могут предопределять порядок образования последовательности.
Целью работы являетсяизучение автокорреляции уровней временного ряда и выявление его структуры.

Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры

При наличии во временном ряде тенденции и циклическихколебаний значения каждого последующего уровня ряда зависят от предыдущих. Корреляционную зависимость между последовательными уровнями временного ряда называют автокорреляцией уровней ряда.
Количественноеё можно измерить с помощью линейного коэффициента корреляции между уровнями исходного временного ряда и уровнями этого ряда, сдвинутыми на несколько шагов во...