Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a modelování dynamických biologických datLineární a adaptivní zpracování dat Náhodné procesy a modely časových řad - Boxovy a Jenkinsovy modely Shrnutí

Logo Matematická biologie

Shrnutí

Tato výuková jednotka navazuje na modelování časových řad pomocí dekompozice na trendovou, periodickou a nesystematickou složku. Právě nesystematická složka je zde předmětem další analýzy, a to pomocí metodiky pro konstrukci stacionárních ARMA modelů náhodných časových řad podle Boxe a Jenkinse. Probrány jsou zde všechny tři základní konstrukční kroky, a to od identifikace modelu přes odhad numerických hodnot parametrů modelu až po jeho validaci. Detailně zde byly rozebrány možnosti a důsledky doporučených postupů pro předzpracování nestacionárních časových řad při konstrukcích modelů typu ARIMA nebo SARIMA. Pozornému čtenáři neunikly záměrně ukázané souvislosti operací diferencování využívaných pro stacionarizaci časových řad a lineární filtrace horní propustí. Právě těchto souvislostí by měl čtenář – budoucí analytik dat – využít při svém rozhodování, jakých metod předzpracování dat při analýze a modelování využije tak, aby svému modelu nezatajil podstatnou část užitečné složky analyzovaných dat. Dále byla v této výukové jednotce ukázána důležitá role speciálního náhodného procesu, který se označuje jako bílý šum. V závěru výukové jednotky je čtenář detailně proveden jedním z mnoha možných postupů při konstrukci modelu reálně naměřené nestacionární časové řady představující měsíční monitoring koncentrace CO2 v ovzduší.

 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict