Статистический советник

Определение структуры временных рядов и выделение трендов

Используйте АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: Этот модуль предоставляет широкий набор средств для анализа автокорреляций, модели АРПСС (авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего, по-английски ARIMA) и спектрального (Фурье) анализа. Дополнительно имеется 'рабочая панель', позволяющая производить различные преобразования и сглаживания данных. Такие преобразования более отчетливо выявляют тренды и сезонные компоненты и необходимы для определения структуры ряда. Цель анализа АРПСС - определить структуру ряда (в том числе с сезонной составляющей), оценить параметры модели, проверить адекватность (с помощью анализа остатков), построить прогноз. Анализ автокорреляций позволяет исследовать сдвинутые во времени зависимости (корреляции) ряда с самим собой или с другим рядом. Например, расходы на рекламу могут коррелировать с объемом продаж, но с некоторым опозданием (поскольку эффект от рекламы проявляется не сразу). Цель спектрального анализа - разложить временной ряд на простые волны (синусы и косинусы). Во всех этих методах используются расширенные графические возможности STATISTICA, позволяющие наглядно представить результаты.

АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ЛАГОВ (доступный в этом модуле) - это особый метод анализа рядов, сдвинутых относительно друг друга на определенный лаг.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: В этом разделе описаны различные методы построения нейронных сетей для предсказания лаговых переменных отклика.






(c) Copyright StatSoft, Inc., 1984-1998
STATISTICA является торговой маркой StatSoft, Inc.