Základy analýzy časových řad
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14560%2F10%3A00044823" target="_blank" >RIV/00216224:14560/10:00044823 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Základy analýzy časových řad
Popis výsledku v původním jazyce
ČASOVÁ ŘADA JAKO SPECIÁLNÍ PŘÍPAD STOCHASTICKÉHO PROCESU: definice, příklady typických procesů, konzistentní systém distribučních funkcí, momentové charakteristiky (střední hodnota, autokovarianční a autokorelační funkce), striktní a slabá stacionarita,bílý šum, vlastnosti autokovarianční, resp. autokorelační funkce, odhadnutá autokovarianční, resp. autokorelační funkce a její algebraická a statistická interpretace. NEJLEPŠÍ LINEÁRNÍ PREDIKCE V ČASOVÝCH ŘADÁCH: princip ortogonální projekce, Durbin-Levinsonův algoritmus, inovační algoritmus. DEKOMPOZIČNÍ MODEL PRO ANALÝZU ČASOVÝCH ŘAD: volba modelu a jeho identifikace, Box-Coxova transformace, identifikace periodických komponent (diskrétní Fourierova transformace, periodogram, testy periodicity), běžnémetody pro odhad deterministické komponenty, a to jak parametrizované (lineární regrese), tak neparametrizované (číslicový filtr).
Název v anglickém jazyce
Basics of Time Series Analysis
Popis výsledku anglicky
TIME SERIES AS A SPECIAL CASE OF RANDOM PROCESS: definition, examples of typical processes, consistent system of distribution functions, moment functions (mean, autocovariance and autocorrelation function), strict and weak stationarity, white noise, properties of the autocovariance and autocorrelation function, estimated autocovariance and autocorrelation function, the algebraic and statistical interpretation of this estimate. THE BEST LINEAR PREDICTION: the principle of orthogonal projection, Durbin-Levinson Algorithm, Innovations Algorithm. DECOMPOSITION MODEL FOR TIME SERIES ANALYSIS: choice of the model and its identification, the Box-Cox transformation, identification of periodic components (discrete Fourier transform, periodogram, periodicity tests), common methods for estimation of the deterministic components comprising both parametrized methods (linear regression) and nonparametric methods (digital filtration).
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju<br>N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Analýza dat 2010/I (Statistické metody pro technologii a výzkum), Ed. K. Kupka
ISBN
978-80-904053-2-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
27
Strana od-do
—
Název nakladatele
Trilobyte Statistical Software a CQR
Místo vydání
Pardubice (CZ)
Místo konání akce
27.-29.4. 2010, Lázně Bohdaneč u Pardubic
Datum konání akce
1. 1. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—