• формат pdf
  • размер 583.22 КБ
  • добавлен 09 мая 2010 г.
Голяндина Н.Э. Метод Гусеница-SSA: анализ временных рядов
В основу учебного пособия положен курс лекций "Главные компоненты временных рядов", читаемый на кафедре статистического моделирования математико-механического факультета СПбГУ. Пособие содержит материалы части курса, посвященной анализу временных рядов с помощью метода "Гусеница"-SSA. Кроме описания теории метода, приведены указания по его практическому применению, включая выбор параметров, а также подробно разобранный пример применения метода анализа реальных данных.

Предназначено для студентов и аспирантов математико-механического факультета.
Читать онлайн
Смотрите также

Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов

  • формат djvu
  • размер 13.7 МБ
  • добавлен 06 марта 2011 г.
Перевод с английского: Москва, "Мир", 1976 , 757 стр. Содержит обстоятельное изложение теории статистических выводов для различных вероятностных моделей. Излагаются методы представления временных рядов, оценивания параметров соответствующих вероятностных моделей, проверки гипотез относительно их структуры.

Безрукова Е.Г., Руденчик Е.А. Прогнозирование статистических временных рядов

  • формат djvu
  • размер 2.44 МБ
  • добавлен 24 июня 2010 г.
Ярославль: Ярославский гос. тех. университет, 1997. - 94 с. В пособии рассматриваются вопросы прогнозирования значений временных рядов и управления при ниличии статистических шумов.

Прохоров С.А. (ред.). Прикладной анализ случайных процессов

  • формат pdf
  • размер 15.37 МБ
  • добавлен 13 декабря 2009 г.
Самара: СНЦ РАН, 2007. - 582 с. Рассматриваются математическое описание, методы и алгоритмы моделирования случайных процессов, потоков событий, неэквидистантных временных рядов с заданными вероятностными характеристиками, а также методы и алгоритмы их оценки. Анализируются методы, алгоритмы анализа законов распределения, характеристических функций, корреляционно-спектральных функций, структурных функций, основанные на применении классического под...

Прохоров С.А. Автоматизированная система корреляционно-спектрального анализа случайных процессов

  • формат pdf
  • размер 6.32 МБ
  • добавлен 22 ноября 2009 г.
Самара: СНЦ РАН, 2003. - 286 с. Рассматриваются методы, алгоритмы генерации временных рядов, включая неэквидистантные, с заданными корреляционно-спектральными характеристиками. Анализируются методы, алгоритмы корреляционно-спектрального анализа, основанные на применении классического подхода, а также с использованием интервальной корреляционной функции. Рассматриваются задачи вторичной обработки временных рядов, включающие: идентификацию случайны...

Прохоров С.А. Математическое описание и моделирование случайных процессов

  • формат pdf
  • размер 3.82 МБ
  • добавлен 07 октября 2010 г.
Математическое описание и моделирование случайных процессов/Самар. гос. аэрокосм. ун-т, 2001. 209 с.: ил. Рассматриваются методы описания, алгоритмы и программные средства генерирования случайных процессов, потоков событий, неэквидистантных временных рядов с заданными вероятностными характеристиками, а также методы и средства оценки качества генерирования, основанные на аппроксимативном подходе и анализе фазовых портретов. Приводится описание ра...

Прохоров С.А. Моделирование и анализ случайных процессов

Практикум
  • формат pdf
  • размер 3.25 МБ
  • добавлен 28 сентября 2011 г.
Лабораторный практикум/Самар. гос. аэрокосм. ун-т, Уральск, 2001. 191 с.: ил. Рассматриваются методы и алгоритмы генерирования временных рядов с заданным видом законов распределения, корреляционных функций, неэквидистантных временных рядов с заданными вероятностными характеристиками. Анализируются методы, алгоритмы анализа вероятностных характеристик временных рядов, включая неэквидистантные, основанные на применении классического подхода, а так...

Прохоров С.А. Прикладной анализ неэквидистантных временных рядов

  • формат pdf
  • размер 9.06 МБ
  • добавлен 04 октября 2010 г.
Самара: Самарский государственный аэрокосмический университет, 2001. - 375 с. Рассматриваются методы и алгоритмы, описания неэквидистантных временных рядов, случайных потоков событий. Анализируются методы, алгоритмы анализа вероятностных характеристик неэквидистантных временных рядов и потоков событий, основанные на применении классического, аппроксимативного подходов, а также с использованием интервальной корреляционной функции. Рассматриваются...

Тараскин А.Ф. Статистический анализ временных рядов авторегрессии и скользящего среднего

  • формат pdf
  • размер 1.08 МБ
  • добавлен 31 августа 2011 г.
Самара: Самар. гос. аэрокосм. ун-т, 1998. - 64 с. Учебное пособие. Кратко излагаются основные факты теории случайных временных рядов авторегрессии и скользящего среднего. Рассматривается статистические задачи для процессов при условии их стационарности. Предназначено для студентов специальности «Прикладная математика» при изучении курса «Случайные процессы» и при выполнению курсовой работы по этому курсу.

Burke S.P., Hunter J. Modelling non-stationary economic time series: a multivariate approach

  • формат pdf
  • размер 1.08 МБ
  • добавлен 22 сентября 2011 г.
N.-Y., Palgrave McMillan, 2006. - 263p. Книга посвящена моделированию многомерных временных рядов, преимущественно в сфере экономики. При этом авторы исследуют более реалистичный, чем обычные допущения, случай отсутствия стационарности, включая эффект "долгой памяти", а также различные формы связи между переменными, в том числе коинтегрированность. Рассматриваются идентификация и оценивание параметров моделей временных рядов и построение по ним...

Small M. Applied Nonlinear Time Series Analysis

  • формат pdf
  • размер 13.09 МБ
  • добавлен 17 сентября 2011 г.
Singapore, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2005. - 261 p. Книга посвящена анализу временных рядов при помощи методов нелинейной динамики, включая корреляционную размерность, экспоненту Ляпунова, энтропию, рассматривает методы оценки характеристик временных рядов, в том числе метод суррогатных данных, приводятся примеры использования этих подходов в задачах астрономии, медицины и финансов. Для научных работников и аспирантов.