Как определить тренд в динамическом ряду данных?

Тренд в динамическом ряду данных — это направление развития явления во времени под воздействием постоянно действующих факторов. intuit.ru

Чтобы определить тренд, можно использовать следующие методы:

• Визуальный анализ. intuit.ru О наличии тенденции можно судить, если чётко видно, что при переходе от одного момента времени к другому уровни ряда возрастают или убывают. intuit.ru
• Метод укрупнения интервалов. intuit.ru openedo.mrsu.ru Периоды времени, к которым относятся уровни ряда, объединяют в более крупные. moodle.kstu.ru openedo.mrsu.ru Например, ряд недельных данных преобразуют в ряд помесячной динамики, ряд квартальных данных заменяют годовыми уровнями. eor.dgu.ru
• Метод скользящей средней. eor.dgu.ru intuit.ru Вычисляют средний уровень из определённого числа первых по порядку уровней ряда, затем средний уровень из такого же числа уровней, начиная со второго, далее — начиная с третьего и так далее. eor.dgu.ru
• Аналитическое выравнивание. eor.dgu.ru openedo.mrsu.ru Предполагает представление уровней ряда динамики в виде функции времени. eor.dgu.ru При таком подходе изменение явления связывают лишь с течением времени, считается, что влияние других факторов несущественно или косвенно сказывается через фактор времени. eor.dgu.ru
• Метод средних. moodle.kstu.ru Ряд разбивают на несколько интервалов (обычно на два), для каждого из которых определяют среднюю величину. moodle.kstu.ru Выдвигают гипотезу о существенном различии средних. moodle.kstu.ru Если она принимается, то признают наличие тренда. moodle.kstu.ru
• Критерий Кокса и Стюарта. moodle.kstu.ru Анализируемый ряд динамики разбивают на три равные по числу уровней группы и сравнивают между собой уровни первой и последней групп. moodle.kstu.ru

Для определения тренда в динамическом ряду данных также могут применяться другие критерии, например, фазочастотный критерий знаков первой разности (критерий Валлиса и Мура). moodle.kstu.ru