Time series sebagai karakteristik statistik yang paling penting dari proses atau fenomena

Dalam setiap bidang ilmu dan pengetahuan dari daerah ada fenomena yang studi harus dilakukan, dengan mempertimbangkan semua perubahan untuk jangka waktu tertentu. Adapun lingkungan manusia sehari-hari, maka di sini ada hal yang menarik, misalnya, bagaimana mengubah harga dari produk tertentu selama pameran tahun lalu yang skrining secara rutin di klinik kesehatan, dll

Dalam statistik, totalitas terjadi dengan perubahan objek tertentu dari waktu ke waktu bukan hanya seri waktu. Pada setiap tingkat kinerja dalam waktu tertentu mempengaruhi sejumlah faktor, yang masing-masing dapat dikaitkan dengan atau titik acak atau sistemik mempengaruhi trend jangka pendek, dan fluktuasi siklus.

Menganalisis kombinasi yang berbeda dari faktor-faktor ini, kita dapat menyimpulkan bahwa time series, tergantung pada satu atau lain lingkup, dapat mengambil salah satu bentuk berikut. Pertama, banyak dari kinerja ekonomi baik makro dan mikro-tingkat adalah dalam perubahan dinamis yang konstan, karena mereka dipengaruhi oleh sejumlah besar faktor. Pada saat yang sama, meskipun fakta bahwa faktor-faktor ini sering diarahkan ke arah yang berbeda, bersama-sama mereka membentuk tren searah, menunjukkan kemajuan atau kemunduran dalam pengembangan indikator.

Kedua, mengingat seri waktu pada indikator tertentu, Anda dapat dengan jelas melihat bahwa itu mengalami fluktuasi siklus ditandai. Hal ini mungkin karena perubahan musim, tren global atau dengan durasi siklus pelaksanaan pekerjaan tertentu.

Untuk mengetahui apa karakteristik yang sebenarnya memiliki serangkaian waktu pada suatu titik waktu tertentu, perlu untuk meletakkan vektor atau kalikan tren kasual dan komponen siklis. Hasilnya Selain yang dihasilkan akan menjadi model time series aditif, dan jika kita menerapkan perkalian, hasil model multiplikatif akan disajikan.

Tujuan utama dari setiap studi statistik adalah untuk mengukur tiga komponen utama dari seri waktu. Hal ini diperlukan untuk memprediksi nilai-nilai dari seri yang bisa kita harapkan di masa depan.

Dalam banyak kasus, peneliti perlu sampel sejumlah pengamatan dalam interval hampir sama, yaitu untuk memiliki time series stasioner. Hal ini diperoleh dalam kasus di mana dinamika tren time-series dihapus, yaitu faktor-faktor yang mengontrol pembentukan tren jangka pendek.

Dengan demikian, time series - seperangkat nilai-nilai kuantitatif indikator diambil selama periode waktu tertentu. Pembentukan setiap tingkat dipengaruhi oleh banyak faktor, bantalan baik jangka pendek dan karakter jangka panjang.