Исследование временного ряда на стационарность
жүктеу/скачать 0,58 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Түйін сөздер
| RefeRences
1 Fedorov S. L. Modelirovanie nestacionarnyh vremennyh ryadov i postroenie operatora evolyucii ih vyborochnyh raspredelenij neparametricheskimi metodami. Dissertaciya, 2017 – Surgutskij gosudarstvennyj universitet. – Surgut: 2017. – 108 s. 2 Meffert B. Instrumenty obrabotki signalov – osnovy, primery primeneniya i zadachi [Tekst]: Beate Meffert, Olaf Hohmut – Avtory perevoda G.Bezel’, V.Baerbah, 2018. 320s. 3 Vershinina M.S. Analiz predpolozhenij o stacionarnosti nekotoryh vremennyh ryadov [Tekst]: M.S. Vershinina. Sbornik trudov Vserossijskoj konferencii po matematike s mezhdunarodnym uchastiem “MAK-2018” / AltGU i dr. – Barnaul: Izd-vo AltGU, 2018. – S. 172–176. 4 D. S. SHingisov, V. YU. Gojhman, A. R. Lavrova, SH. ZH. Seilov, E. SH. ZHursinbek. Ob ustojchivosti raspredelenij harakteristik trafika WhatsApp. Vestnik NIA RK. 2021 №4(82) 5 Maraev, V.S. Instrumenty vizualizacii vremennyh ryadov v kosmicheskih issledovaniyah. Tom 1. [Tekst]: Maraev V.S. – Issledovaniya naukograda, 2017. – № 4 (22). 6 Brockwell P.J., Davis R.A. Introduction to Time Series and Forecasting. 3rd ed. – Springer, 2016. – 428 p. 7 Lo, A. W., and A. C. MacKinlay. A Non-Random Walk Down Wall St. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2001. 8 Kobzar’ A. I. Prikladnaya matematicheskaya statistika.– M.: Fizmatlit, 2006. – 816 s. 9 https://www.machinelearningmastery.ru/time-series-data-stationary-python/ 10 Kapitonova O.V. Prognozirovanie social’no-ekonomicheskih processov: Uchebno- metodicheskoe posobie. [Tekst]: O.V. Kapitonova – Nizhnij Novgorod: Nizhegorodskij universitet, 2016. – 74 s. г. у. беКТеМыСовА, ж. б. ИбРАевА Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті, Алматы қ., Қазақстан УАҚЫТТЫҚ ҚАТАРДЫ СТАЦИОНАРЛЫҚҚА зЕРТТЕУ Желілік трафиктың нақты MPEG пакетінің қарқындылығы желілік құрылғыларға қызмет көрсету кезінде пакеттердің келу жылдамдығы біркелкі емес. Заттардың интернеті (Internet of Things, IoT) концепциясының дамуымен желіні басқару міндеттерінің өзектілігі күн сайын ар- тып келеді. Зерттеу зерттеушіні қызықтыратын сұрақтарға мазмұнды жауап алуға мүмкіндік береді. Қатарларды зерттеуде әртүрлі тесттерді (критерийлерді) қолдану өзекті болып табы- лады, өйткені олар қатардың құрылымын анықтауға мүмкіндік береді. Желілік қолданбалардың әртүрлілігінің көбеюімен және деректерді берудің жаңа прото- колдарының пайда болуымен трафик тәртібінде оның стационарлық еместігімен байланысты 27 Бектемысова Г. У., Ибраева Ж. Б. Исследование временного ряда на стационарность қасиеттер мен мүмкіндіктер пайда бола бастады. Бұл мақалада Алматы қаласының тас жолын- да түсірілген нақты деректерден тұратын уақыттық қатар қарастырылады. Уақыттық қатарды стационарлыққа зерттеу үшін Колмогоров-Смирнов, Шапиро-Уилк, Дарбин, Дэвид-Хартли-Пирсон, Андерсон-Дарлинг критерийлері, QQ сызбасы және де Matlab сандық модельдеу ортасында кездейсоқтықты анықтайтын Variance Ratio тесті қолданылды. Пирсон және Пуассон үлестірімдері бойынша қатарларды зерттеу үшін бағалар алынды. Таралу формасының сандық сипаттамалары да анықталды: асимметрия және эксцесс (куртозис). Мақалада өлшенген уақыт қатарының оңайлатылған тексерулері жүргізілді. Түйін сөздер: уақыттық қатар, желілік трафик, мәліметтерді талдау, стационарлық сынақ критерийлері, қалыпты таралу заңы. жүктеу/скачать 0,58 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|