Azərbaycanca AzərbaycancaБеларускі БеларускіDansk DanskDeutsch DeutschEspañola EspañolaFrançais FrançaisIndonesia IndonesiaItaliana Italiana日本語 日本語Қазақ ҚазақLietuvos LietuvosNederlands NederlandsPortuguês PortuguêsРусский Русскийසිංහල සිංහලแบบไทย แบบไทยTürkçe TürkçeУкраїнська Українська中國人 中國人United State United StateAfrikaans Afrikaans
Підтримка
www.wikidata.uk-ua.nina.az

У статистиці обробці сигналів та економетрії нерівномі рний або нерегуля рний ча совий ряд англ unevenly or unequally or

Нерівномірний часовий ряд

Нерівномірний часовий ряд

У статистиці, обробці сигналів та економетрії нерівномі́рний або нерегуля́рний ча́совий ряд (англ. unevenly or unequally or irregularly spaced time series) — це послідовність пар моментів часу та значень спостережень (tn, Xn) зі строго збільшуваними моментами часу спостережень. На противагу до рівномірних часових рядів, проміжки часу між спостереженнями не є сталими.

Нерівномірні часові ряди природно трапляються в багатьох промислових та наукових областях: стихійні лиха, такі як землетруси, повені або виверження вулканів, зазвичай трапляються через нерівномірні проміжки часу. У спостережній астрономії такі вимірювання, як спектр небесних об'єктів, здійснюються в моменти часу, які визначаються погодними умовами, доступністю часових проміжків спостереження, та зручними положеннями планет. У клінічних випробуваннях (або, загальніше, у поздовжніх дослідженнях) стан здоров'я пацієнта можна спостерігати лише через нерегулярні часові інтервали, а різних пацієнтів зазвичай спостерігають у різні моменти часу. Бездротові давачі в інтернеті речей часто передають інформацію лише при зміні стану, щоби заощаджувати тривалість роботи батареї. Є ще багато прикладів у кліматології, екології, [en], геології та обробці сигналів.

Аналіз

Загальним підходом до аналізу нерівномірних часових рядів є перетворення даних на спостереження з рівномірними проміжками із застосуванням якогось виду інтерполювання — найчастіше, лінійного — із наступним застосуванням наявних методів для даних із рівномірними часовими проміжками. Проте перетворення даних таким чином може привносити ряд істотних та складних для кількісної оцінки зсувів, особливо якщо нерівномірність інтервалів між спостереженнями є високою.

В ідеалі, часові ряди з нерівномірними проміжками аналізують у їхньому незміненому вигляді. Проте, більшість з основної теорії аналізу часових рядів було розроблено в ті часи, коли обмеженість обчислювальних ресурсів сприяла аналізові даних із рівномірними часовими проміжками, оскільки в цьому випадку можуть застосовуватися дієві процедури лінійної алгебри, і багато задач мають явний розв'язок. В результаті, методів спеціально для аналізу даних часових рядів із нерівномірними часовими проміжками наразі існує менше.

Програмне забезпечення

  • pandas — бібліотека Python для маніпулювання даними та їхнього аналізу.
  • Traces — бібліотека Python для аналізу нерівномірних часових рядів у їхньому незміненому вигляді.

Примітки

  1. Myron Scholes; Joseph Williams (1977). Estimating betas from nonsynchronous data. Journal of Financial Economics. 5: 309—327. doi:10.1016/0304-405X(77)90041-1. (англ.)
  2. Mark C. Lundin; Michel M. Dacorogna; Ulrich A. Müller (1999). Chapter 5: Correlation of High Frequency Financial Time Series. У Pierre Lequex (ред.). The Financial Markets Tick by Tick. с. 91—126. (англ.)
  3. Takaki Hayashi; Nakahiro Yoshida (2005). On covariance estimation of non-synchronously observed diffusion processes. Bernoulli. 11: 359—379. doi:10.3150/bj/1116340299. (англ.)
  4. K. Rehfeld; N. Marwan; J. Heitzig; J. Kurths (2011). Comparison of correlation analysis techniques for irregularly sampled time series (PDF). Nonlinear Processes in Geophysics. 18: 389—404. doi:10.5194/npg-18-389-2011.{{}}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом () (англ.)
  5. Andreas Eckner (2011). A Framework for the Analysis of Unevenly-Spaced Time Series Data (PDF). (англ.)
  6. Ulrich A. Müller (1991). (PDF). Working Paper, Olsen and Associates, Zurich, Switzerland. Архів оригіналу (PDF) за 5 вересня 2012. Процитовано 9 січня 2017. (англ.)
  7. Gilles Zumbach; Ulrich A. Müller (2001). Operators on Inhomogeneous Time Series. International Journal of Theoretical and Applied Finance. 4: 147—178. doi:10.1142/S0219024901000900. Preprint [ 2016-03-03 у Wayback Machine.] (англ.)
  8. Michel M. Dacorogna; Ramazan Gençay; Ulrich A. Müller; Richard B. Olsen; Olivier V. Pictet (2001). An Introduction to High-Frequency Finance (PDF). Academic Press. (англ.)
  9. Andreas Eckner (2011). (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 23 червня 2015. Процитовано 9 січня 2017. (англ.)
  10. Andreas Eckner (2011). (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 12 березня 2016. Процитовано 9 січня 2017. (англ.)

Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет

U statistici obrobci signaliv ta ekonometriyi nerivnomi rnij abo neregulya rnij cha sovij ryad angl unevenly or unequally or irregularly spaced time series ce poslidovnist par momentiv chasu ta znachen sposterezhen tn Xn zi strogo zbilshuvanimi momentami chasu sposterezhen Na protivagu do rivnomirnih chasovih ryadiv promizhki chasu mizh sposterezhennyami ne ye stalimi Nerivnomirni chasovi ryadi prirodno traplyayutsya v bagatoh promislovih ta naukovih oblastyah stihijni liha taki yak zemletrusi poveni abo viverzhennya vulkaniv zazvichaj traplyayutsya cherez nerivnomirni promizhki chasu U sposterezhnij astronomiyi taki vimiryuvannya yak spektr nebesnih ob yektiv zdijsnyuyutsya v momenti chasu yaki viznachayutsya pogodnimi umovami dostupnistyu chasovih promizhkiv sposterezhennya ta zruchnimi polozhennyami planet U klinichnih viprobuvannyah abo zagalnishe u pozdovzhnih doslidzhennyah stan zdorov ya paciyenta mozhna sposterigati lishe cherez neregulyarni chasovi intervali a riznih paciyentiv zazvichaj sposterigayut u rizni momenti chasu Bezdrotovi davachi v interneti rechej chasto peredayut informaciyu lishe pri zmini stanu shobi zaoshadzhuvati trivalist roboti batareyi Ye she bagato prikladiv u klimatologiyi ekologiyi en geologiyi ta obrobci signaliv AnalizZagalnim pidhodom do analizu nerivnomirnih chasovih ryadiv ye peretvorennya danih na sposterezhennya z rivnomirnimi promizhkami iz zastosuvannyam yakogos vidu interpolyuvannya najchastishe linijnogo iz nastupnim zastosuvannyam nayavnih metodiv dlya danih iz rivnomirnimi chasovimi promizhkami Prote peretvorennya danih takim chinom mozhe privnositi ryad istotnih ta skladnih dlya kilkisnoyi ocinki zsuviv osoblivo yaksho nerivnomirnist intervaliv mizh sposterezhennyami ye visokoyu V ideali chasovi ryadi z nerivnomirnimi promizhkami analizuyut u yihnomu nezminenomu viglyadi Prote bilshist z osnovnoyi teoriyi analizu chasovih ryadiv bulo rozrobleno v ti chasi koli obmezhenist obchislyuvalnih resursiv spriyala analizovi danih iz rivnomirnimi chasovimi promizhkami oskilki v comu vipadku mozhut zastosovuvatisya diyevi proceduri linijnoyi algebri i bagato zadach mayut yavnij rozv yazok V rezultati metodiv specialno dlya analizu danih chasovih ryadiv iz nerivnomirnimi chasovimi promizhkami narazi isnuye menshe Programne zabezpechennyapandas biblioteka Python dlya manipulyuvannya danimi ta yihnogo analizu Traces biblioteka Python dlya analizu nerivnomirnih chasovih ryadiv u yihnomu nezminenomu viglyadi PrimitkiMyron Scholes Joseph Williams 1977 Estimating betas from nonsynchronous data Journal of Financial Economics 5 309 327 doi 10 1016 0304 405X 77 90041 1 angl Mark C Lundin Michel M Dacorogna Ulrich A Muller 1999 Chapter 5 Correlation of High Frequency Financial Time Series U Pierre Lequex red The Financial Markets Tick by Tick s 91 126 angl Takaki Hayashi Nakahiro Yoshida 2005 On covariance estimation of non synchronously observed diffusion processes Bernoulli 11 359 379 doi 10 3150 bj 1116340299 angl K Rehfeld N Marwan J Heitzig J Kurths 2011 Comparison of correlation analysis techniques for irregularly sampled time series PDF Nonlinear Processes in Geophysics 18 389 404 doi 10 5194 npg 18 389 2011 a href wiki D0 A8 D0 B0 D0 B1 D0 BB D0 BE D0 BD Cite journal title Shablon Cite journal cite journal a Obslugovuvannya CS1 Storinki iz nepoznachenim DOI z bezkoshtovnim dostupom posilannya angl Andreas Eckner 2011 A Framework for the Analysis of Unevenly Spaced Time Series Data PDF angl Ulrich A Muller 1991 PDF Working Paper Olsen and Associates Zurich Switzerland Arhiv originalu PDF za 5 veresnya 2012 Procitovano 9 sichnya 2017 angl Gilles Zumbach Ulrich A Muller 2001 Operators on Inhomogeneous Time Series International Journal of Theoretical and Applied Finance 4 147 178 doi 10 1142 S0219024901000900 Preprint 2016 03 03 u Wayback Machine angl Michel M Dacorogna Ramazan Gencay Ulrich A Muller Richard B Olsen Olivier V Pictet 2001 An Introduction to High Frequency Finance PDF Academic Press angl Andreas Eckner 2011 PDF Arhiv originalu PDF za 23 chervnya 2015 Procitovano 9 sichnya 2017 angl Andreas Eckner 2011 PDF Arhiv originalu PDF za 12 bereznya 2016 Procitovano 9 sichnya 2017 angl

Дата публікації:
Топ