Новосибирск: Наука, 1988. - 71 с. В книге излагаются алгоритмы
построения многомерных представлений совокупности временных рядов и
отдельного временного ряда, а также обработки этих представления
методами главных компонент и дискриминантного анализа. Частными
случаями этих представлений являются активно исследуемые в
последнее время трехмерные аттракторы динамических систем. Впервые
строятся фазовые портреты для многомерного случая и раскрывается
взаимосвязь со спектральным анализом. Применение метода
демонстрируется на временных рядах различной природы:
псевдослучайном, последовательности цифр числа пи, заготовках
шкурок животных и урожайности пшеницы. Книга предназначена для
специалистов в области статистического анализа и интерпретации
данных.
Ефимов В.М., Галактионов Ю.К., Шушпанова Н.Ф. Анализ и прогноз временных рядов методом главных компонент
- формат djvu
- размер 3.55 МБ
- добавлен 12 сентября 2010 г.
Смотрите также
Беляков С.С. Использование агрегирования в методах нелинейной динамики для анализа и прогнозирования временных рядов котировки акций
Дисертация- формат pdf
- размер 1.48 МБ
- добавлен 26 марта 2011 г.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. - Ставрополь: СГУ, 2005. – 158 с. Научный руководитель - доктор физ. -мат. наук, профессор В. А. Перепелица. Аннотация. Цель и задачи исследования. Целью настоящей диссертационной работы является исследование потенциальной прогнозируемости временных рядов курсов акций на фондовой бирже России на баз...
Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление
- формат djvu
- размер 5.1 МБ
- добавлен 31 мая 2011 г.
М.: Мир, 1974. Выпуски 1 и 2. В основу книги Бокса и Дженкинса положено использование данных о корреляционной функции (или функциях) одномерного и многомерного временных рядов. Особое внимание уделено нестационарным временным рядам, содержащим либо стационарные приращения, либо периодические нестационарности (что особенно важно для геофизических приложений). В первый выпуск вошли главы, содержащие основные сведения из корреляционной теории случа...
Большаков А.А., Каримов Р.Н. Методы обработки многомерных данных и временных рядов
- формат pdf
- размер 20.05 МБ
- добавлен 15 сентября 2011 г.
Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком, 2007. 522 с. ISBN 5-93517-287-9. Рассмотрены основные методы обработки многомерных экспериментальных данных объектов числовой и нечисловой природы, разведочный анализ и представление данных. Приведено систематическое описание следующих методов многомерной статистической обработки: анализ главных компонент; каноническая корреляция; дискретно-косинусное преобразование и вейвлет-анализ: дискрими...
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования
- формат pdf
- размер 7 МБ
- добавлен 27 января 2009 г.
Методы статистического анализа временных рядов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних. Моделирование тенденций развития. Моделирование колебательных и сезонных эффектов. Прогнозирование методом авторегрессии. Моделирование динамики в среде Spss.
Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование
- формат djvu
- размер 3.1 МБ
- добавлен 23 января 2011 г.
М.: Статистика, 1973. - 104 с. В книге излагаются некоторые методы анализа и прогнозирования временных рядов, такие, например, как экспоненциальное сглаживание, гармонический анализ. Большое внимание уделяется вопросам изучения сезонности. Рассматриваются проблемы многофакторного прогнозирования экономических показателей. Приводятся примеры, взятые из различных областей экономики. Книга рассчитана на широкий круг экономистов и статистиков, а такж...
Курсовая работа - Статистический анализ временных рядов
Курсовая работа- формат doc
- размер 9.78 МБ
- добавлен 10 января 2010 г.
Московская государственная академия водного транспорта (Мгавт), Факультет экономики и управления,38 стр. , Статистический анализ временных рядов: Графическое представление статистической информации; Статистический анализ временных рядов: Показатели рядов динамики и методы их расчёта, Выявление и характеристика основной тенденции развития временного ряда, Прогнозирование временных рядов; Индексный анализ временных рядов.
Любушин А.А. Фрактальный анализ временных рядов
- формат pdf
- размер 355.39 КБ
- добавлен 02 февраля 2011 г.
Учебное пособие для старших курсов геофизического факультета. - М.: РГГРУ, 2006. - 22 с. В пособии дается представление об основных понятиях и методах фрактального анализа результатов наблюдений - временных рядов. Вводятся понятия фрактальной размерности, спектра сингулярности, самоподобного сигнала, обобщенного броуновского движения, индекса Херста. Обсуждаются вопросы вычислений фрактальных характеристик временных рядов, приводятся примеры анал...
Медведев Г.А., Морозов В.А. Практикум на ЭВМ по анализу временных рядов
- формат pdf
- размер 1.78 МБ
- добавлен 07 декабря 2009 г.
Учебное пособие. Минск, Электронная книга БГУ. 2004. - 194 с. Стационарные и случайные временные ряды. Оценивание регрессии. Выделение трендов. Прогнозирование временных рядов. Спектральный анализ временных рядов. Многомерные временные ряды. Обработка изображений.
Сборник статей по анализу экономических данных методом Гусеница (SSA-анализ)
- формат doc, pdf
- размер 4.94 МБ
- добавлен 01 июня 2010 г.
Сборник статей по анализу экономических данных методом "Гусеница" (SSA-анализ). 1. Н. Э. Голяндина, Д. В. Степанов. Варианты метода «гусеница»-ssa для прогноза многомерных временных рядов. В данной работе рассматривается задача построения прогноза системы временных рядов с помощью многомерного обобщения метода «Гусеница»-SSA. 2 Н. Э. Голяндина, К. Д. Усевич. Метод 2-D SSA-анализа для анализа двумерных полей. В данной работе рассматривается зада...
Татаренко С.И. Методы и модели анализа временных рядов: метод. указания к лаб. работам
- формат pdf
- размер 323.66 КБ
- добавлен 24 марта 2010 г.
Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. – 32 с. – 50 экз. Изложены статистические методы анализа и прогнозирования одномерных временных рядов, наиболее часто применяемые в экономической практике, в том числе и методы развивающегося направления статистических исследований – прогнозирование временных рядов с помощью адаптивных моделей. Предназначены для студентов 3 курса всех форм обучения специальностей 08080165, 08080062. Содержание Введе...