Lauko eilučių abalizė

Įvadas į lauko eilučių analizę. Duomenų faile LAIKO_EILUTES sumažinkite N ir N+1 įrašų reikšmes po 1 vienetą Y1 ir Y2 kintamiesiems. Atlikite Y1 laiko eilutės analyze, patikrinkite parametrinio metodo taikymo prielaidas, sudarykite prognozavimo modelį. Nubraižykite prognozuojamos laiko eilutės grafiką su pasikliovimo juosta. Tikriname ar procesas yra baltas triukšmas. Matome, kad p < 0,0001 ( mažiau už α), todėl hipotezę atmetame. Matome, kad t reikšmė yra didelė, todėl abu kintamieji yra svarbūs modeliui. O p < 0,0001, todėl galime atmesti nulinę hipotezę ( kintamasis nėra svarbus modeliui). Matome, kad liekanos yra nepriklausomos ir pasiskirsčiusios pagal normalųjį dėsnį. Procesas yra stacionarus. Iš lentelės parašome analizinę išraišką. Atlikite Y2 laiko eilutės analyze, patikrinkite parametrinio metodo taikymo prielaidas ir sudarykite prognozavimo modelį. Tikriname ar procesas yra baltas triukšmas. Matome, kad p < 0,0001 ( mažiau už α), todėl hipotezę atmetame. Matome, kad t reikšmė yra didelė, todėl abu kintamieji yra svarbūs modeliui. O p < 0,0001, todėl galime atmesti nulinę hipotezę ( kintamasis nėra svarbus modeliui). Matome, jog visais atvejais nulinė hipotezė ( liekanos yra baltas triukšmas) yra atmesta. Matome, kad liekanos yra nepriklausomos ir pasiskirsčiusios pagal normalųjį dėsnį. Procesas yra stacionarus. Duomenų faile VOLFO_SKAICIUS saugomas Saulės demėtumo skaitmeninis rodiklis nuo 1749 iki 1924 metų. Patikrinkite parametrinio prognozavimo metodo taikymo prielaidas. Sudarykite kelis laiko eilutės vertinimo modelius, taikydami pataisytą. Apibrėžtumo koeficientą iš jų išrinkite tiksliausią. Matome iš grafiko kad liekanos nepasiskirsčiusios pagal normalųjį pasiskirstyma, procesas yra nestacionarus, todėl ARIMA metodas netinkamas.