Как систематизировать и интерпретировать данные временных рядов в статистическом анализе?

Систематизация данных временных рядов в статистическом анализе включает несколько этапов: habr.com

1. Проверка на полноту. habr.com Если данные отсутствуют, их нужно заполнить. habr.com
2. Корректность значений. habr.com Нужно избавить ряд от аномалий, которые могут указывать на ошибки ввода. habr.com
3. Приведение к стационарности. habr.com Многие модели анализа работают только со стационарными рядами, где основные статистические свойства (среднее, дисперсия) остаются неизменными. habr.com

Для интерпретации данных временных рядов используют различные методы, например:

• Декомпозиция. sky.pro Временной ряд раскладывают на несколько компонентов: тренд, сезонность и остаток. sky.pro Это позволяет лучше понять структуру данных и выявить скрытые паттерны. sky.pro
• Скользящее среднее. sky.pro Используется для сглаживания временных рядов и устранения случайных колебаний. sky.pro Скользящее среднее рассчитывается как среднее значение данных за определённый период времени. sky.pro
• Автокорреляционный анализ. www.geeksforgeeks.org Статистический метод для измерения корреляции между временным рядом и запаздывающей версией самого себя с различными временными задержками. www.geeksforgeeks.org Он помогает выявить закономерности и зависимости в данных временного ряда. www.geeksforgeeks.org
• Спектральный анализ. www.geeksforgeeks.org Методы спектрального анализа, такие как периодограммы и спектрограммы, визуализируют частотные компоненты в данных временных рядов, что полезно для определения периодичности и циклических закономерностей. www.geeksforgeeks.org

Также для анализа временных рядов используют графики, которые позволяют визуализировать тенденции, закономерности и колебания переменной с течением времени. www.geeksforgeeks.org К таким графикам относятся линейные, сезонные, гистограммы и графики плотности. www.geeksforgeeks.org