Rozwiązanie: Analiza/Podsumowanie szeregów czasowych

Należy zastosować SZEREGI CZASOWE. Rozdział ten zawiera procedury pozwalające na prezentację oraz transformacje/wygładzanie danych w postaci szeregu czasowego.

Szeregi czasowe otrzymujemy zazwyczaj w wyniku badania jednej lub wielu zmiennych w jakimś przedziale czasu. Na przykład ktoś może śledzić ceny akcji w kolejnych dniach jakiegoś okresu czasu. Szeregi czasowe dostarczają w tym przypadku wygodnego narzędzia do prezentacji oraz modelowania/transformowania szeregów statystycznych zawierających ceny akcji. Użytkownik ma do wyboru wiele różnych transformacji, którym może poddać analizowane dane lub je wygładzać. Na przykład można usuwać wahania przypadkowe występujące w szeregu czasowym cen na giełdzie. Oglądając wykresy tak wygładzonych danych można łatwiej dostrzec występujące trendy.

Rozdział ten zawiera także dodatkowe, bardziej zaawansowane techniki obejmujące autokorelację, analizę Fouriera, sezonową i niesezonową analizę ARIMA. Celem wszystkich tych zaawansowanych metod jest wykrywanie struktury w zachowaniu się badanych zmiennych w czasie.