Исследование временного ряда на стационарность
Результаты и их обсуждение
жүктеу/скачать 0,58 Mb. Pdf көрінісі
|
02-Исследование временного ряда
| Результаты и их обсуждение. В данной работе исследован одномерный времен-
ной ряд данных с целью дальнейшего использования этих данных для прогнозиро- вания сетевого трафика. Так как закон распределения исследуемого временного ряда отличается от нормального, целесообразно дальнейшее исследование временного одномерного ряда на существование тенденции (тренда). заключение. Принадлежность наблюдаемых данных нормальному закону являет- ся необходимой предпосылкой для корректного применения большинства классиче- ских методов математической статистики [8-10]. Для проверки стационарности ряда используются параметрические и непараметрические тесты. Применение параметри- ческих тестов возможно только в случае нормального распределения данных. Так как исследование временного ряда в данной статье показало, что он не подчиняется нор- мальному закону распределения и ряд нестационарный, дальнейшее исследование планируется проводить с помощью непараметрических тестов. ЛИТЕРАТУРА 1 Федоров С. Л. Моделирование нестационарных временных рядов и построение опера- тора эволюции их выборочных распределений непараметрическими методами. Диссертация, 2017 – Сургутский государственный университет. – Сургут: 2017. – 108 с. 2 Мефферт Б. Инструменты обработки сигналов – основы, примеры применения и задачи [Текст]: Беате Мефферт, Олаф Хохмут – Авторы перевода Г.Безель, В.Баербах, 2018. 320с. 3 Вершинина М.С. Анализ предположений о стационарности некоторых временных ря- дов [Текст]: М.С. Вершинина. Сборник трудов Всероссийской конференции по математике с международным участием «МАК-2018» / АлтГУ и др. – Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2018. – С. 172–176. 4 Д. С. Шингисов, В. Ю. Гойхман, А. Р. Лаврова, Ш. Ж. Сеилов, Е. Ш. Журсинбек. Об устой- чивости распределений характеристик трафика WhatsApp. Вестник НИА РК. 2021 №4(82) 5 Мараев, В.С. Инструменты визуализации временных рядов в космических исследовани- ях. Том 1. [Текст]: Мараев В.С. – Исследования наукограда, 2017. – № 4 (22). Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. 2022. № 4 (86) 26 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 Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика.– М.: Физматлит, 2006. – 816 с. 9 https://www.machinelearningmastery.ru/time-series-data-stationary-python/ 10 Капитонова О.В. Прогнозирование социально-экономических процессов: Учебно- методическое пособие. [Текст]: О.В. Капитонова – Нижний Новгород: Нижегородский уни- верситет, 2016. – 74 с. жүктеу/скачать 0,58 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|