Düzensiz aralıklı zaman serileri - Unevenly spaced time series
Olarak istatistik , sinyal işleme ve ekonometri , bir düzensiz (ya da eşit olmayan bir şekilde ya da düzensiz ) aralıklı zaman serisi gözlem süresi ve değer çiftleri (t dizisidir n , X, n, gözlem kez aralık sabit olmadığı durumlarda).
Düzensiz aralıklı zaman serileri birçok endüstriyel ve bilimsel alanda doğal olarak meydana gelir: deprem, sel veya volkanik patlamalar gibi doğal afetler tipik olarak düzensiz zaman aralıklarında meydana gelir. Olarak gözlem astronomi , örneğin gök nesnelerin spektrumları olarak ölçümleri hava koşulları, gözlem zaman dilimlerinin mevcudiyeti ve uygun bir gezegen konfigürasyonları ile belirlenen zamanlarda alınır. Olarak klinik deneylerde (ya da daha genel, uzunlamasına çalışmalar ), bir sağlık hastanın durumu sadece düzensiz aralıklarla gözlemlenebilir ve farklı hastalar genellikle zaman içinde farklı noktalarda gözlenir. Nesnelerin İnterneti'ndeki kablosuz sensörler, genellikle yalnızca pil ömrünü korumak için bir durum değiştiğinde bilgi iletir. Klimatoloji , ekoloji , yüksek frekanslı finans , jeoloji ve sinyal işleme alanlarında daha birçok örnek var .
analiz
Eşit olmayan aralıklı zaman serilerini analiz etmeye yönelik yaygın bir yaklaşım, verileri bir tür enterpolasyon (çoğunlukla doğrusal) kullanarak eşit aralıklı gözlemlere dönüştürmek ve ardından eşit aralıklı veriler için mevcut yöntemleri uygulamaktır. Bununla birlikte, verileri bu şekilde dönüştürmek , özellikle gözlemlerin aralığı oldukça düzensiz ise, bir dizi önemli ve ölçülmesi zor önyargılar ortaya çıkarabilir .
İdeal olarak, eşit olmayan aralıklı zaman serileri değiştirilmemiş formlarında analiz edilir. Bununla birlikte, zaman serisi analizi için temel teorinin çoğu, hesaplama kaynaklarındaki sınırlamaların eşit aralıklı verilerin analizini desteklediği bir zamanda geliştirilmiştir, çünkü bu durumda verimli lineer cebir rutinleri kullanılabilir ve birçok problemin kesin bir çözümü vardır . Sonuç olarak, şu anda özellikle eşit olmayan aralıklı zaman serisi verilerini analiz etmek için daha az yöntem mevcuttur.
Yazılım
- Traces , eşit olmayan aralıklı zaman serilerinin değiştirilmemiş formlarında analizi için bir Python kütüphanesidir.
- CRAN Görev Görünümü: Zaman Serisi Analizi , hem eşit olmayan (veya düzensiz) hem de eşit aralıklı zaman serileri ve belirsizlik dahil birçok ilgili yön ile ilgilenen birçok R (programlama dili) paketini açıklayan bir listedir .