Serie temporal
Na Galipedia, a wikipedia en galego.
En estatística e procesamento do sinal, unha serie temporal é a secuencia de datos, medidos normalmente en tempos consecutivos, e espaciados a intervalos uniformes de tempo. O Análise de series temporales comprende métodos que intentan comprender ditas series de tempo, a miudo para comprender a teoría que rexe os puntos de datos (¿de onde veñen? ¿qué os xerou?), ou para faer prediccións. A predicción de series temporales é o uso do modelo para predicir eventos futuros baseados no coñecemento de eventos pasados: predicir futuros datos antes de ser medidos. O exemplo típico é o precio de apertura duncha acción baseándose no seu comportamento pasado.
Os modelos para as series temporales poden ter moitas formas. Duas clases de importancia práctica son os modelos de media movil (MA en inglés), e os modelos autoregresivos (AR en inglés). Estes dous casos dependen dos datos pasados de xeito lineal. A combinación de ambos modelos da lugar a un modelo autoregresivo de media movil (ARMA). A dependencia non lineal de datos pasados é de interés pola posibilidade de producir unha serie temporal caótica.
Úsanse diferentes notacións para o análise de series temporales
é a notación común que especifica a serie temporal X que está indexada polos números naturales.
As ferramentas para investigar datos de series temporales incluen:
- Consideracións da función de autocorrelación e a función de densidade espectral.
- Realizción da Transformada de Fourier para investigar a serie no dominio da frecuencia.
- Uso de un filtro para borrar ruido non desexado.
- Redes neuronales artificiales
- Técnicas de análisis de tempo-frecuencia:
- Transformada wavelet continua
- Transformada Fourier Short-time
- Transformada Chirplet
- Transformada de Fourier fraccional
- Análise de caos
[editar] Véxase tamén
- Predicción lineal
- Series temporales anómalas
- Estimación gráfica
- Intervalos de predicción