सदस्य वार्ता:Sumaiya khan 1840/प्रयोगपृष्ठ
टाइम सिरीस
एक समय श्रृंखला टाइम सिरीस सूचनाओं की एक श्रृंखला होती है, जो समय क्रम में दर्ज (या रिकॉर्ड या चार्टेड) पर केंद्रित होती है। सामान्य तौर पर, टाइम सीरीज़ एक ऐसी व्यवस्था है जो प्रगतिशील समान रूप से मतभेदों को ध्यान में रखकर की जाती है। तदनुसार, यह असतत समय की जानकारी का उत्तराधिकार है। समय श्रृंखला के उदाहरण समुद्री ज्वार की ऊंचाई, सूर्य के स्थानों की ऊंचाई और डॉव जोन्स इंडस्ट्रियल एवरेज के हर दिन समापन मूल्य हैं।
विश्लेषण के लिए तरीके
संपादित करेंसमय श्रृंखला बहुत बार लाइन चार्ट के माध्यम से प्लॉट की जाती है। समय श्रृंखला आँकड़ों, सिग्नल प्रोसेसिंग, पैटर्न मान्यत, अर्थमित, गणितीय वित्त, मौसम की भविष्यवाणी, भूकंप की भविष्यवाणी, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी, नियंत्रण इंजीनियरिंग, खगोल विज्ञान, संचार इंजीनियरिंग और बड़े पैमाने पर लागू विज्ञान और इंजीनियरिंग के किसी भी क्षेत्र में उपयोग की जाती है जिसमें लौकिक माप शामिल होते हैं। समय श्रृंखला विश्लेषण में महत्वपूर्ण माप और सूचना के विभिन्न गुणों को अलग करने के लिए समय-श्रृंखला की जानकारी की जांच करने की तकनीकें शामिल हैं। टाइम सीरीज़ गेजिंग हाल ही में देखे गए गुणों पर निर्भर भविष्य के गुणों के लिए एक मॉडल का उपयोग है। जबकि रिलेप्स विश्लेषण का अक्सर उपयोग किया जाता है ताकि परिकल्पनाओं का परीक्षण किया जा सके कि कम से कम एक स्वायत्त समय श्रृंखला के वर्तमान अनुमान कुछ अन्य समय श्रृंखला के वर्तमान आकलन को प्रभावित करते हैं, इस प्रकार के समय श्रृंखला के विश्लेषण को "समय श्रृंखला विश्लेषण" वर्गीकृत नहीं किया गया है, जो एकांत समय श्रृंखला या समय में विभिन्न फ़ोकस पर कई निर्भर समय श्रृंखला के अनुमानों को देखने के आसपास के केंद्र। बाधित समय श्रृंखला विश्लेषण एकांत समय श्रृंखला पर मध्यस्थता का विश्लेषण है।
विश्लेषण
संपादित करेंसमय श्रृंखला डेटा में एक प्राकृतिक अस्थायी आदेश है। यह समय-श्रृंखला विश्लेषण को पार-अनुभागीय अध्ययनों से अलग बनाता है, जिसमें टिप्पणियों का कोई प्राकृतिक क्रम नहीं है (उदाहरण के लिए, अपने संबंधित शिक्षा स्तरों के संदर्भ में लोगों की मजदूरी की व्याख्या करना, जहां किसी भी क्रम में व्यक्तियों का डेटा दर्ज किया जा सकता है)। समय श्रृंखला विश्लेषण स्थानिक डेटा विश्लेषण से भी भिन्न होता है जहां अवलोकन आम तौर पर भौगोलिक स्थानों से संबंधित होते हैं (उदाहरण के लिए घर की कीमतों के साथ-साथ घरों की आंतरिक विशेषताओं के लिए लेखांकन)। एक समय श्रृंखला के लिए एक स्टोकेस्टिक मॉडल आमतौर पर इस तथ्य को प्रतिबिंबित करेगा कि समय के साथ-साथ निकटता, प्रेक्षणों की तुलना में अधिक बारीकी से संबंधित होगी। इसके अलावा, समय श्रृंखला मॉडल अक्सर समय के प्राकृतिक एक-तरफ़ा आदेश का उपयोग करेंगे, ताकि किसी दिए गए अवधि के मूल्यों को भविष्य के मूल्यों के बजाय पिछले मूल्यों से किसी तरह से प्राप्त किया जा सके।
समय श्रृंखला विश्लेषण को वास्तविक-मूल्यवान, निरंतर डेटा, असतत संख्यात्मक डेटा या असतत प्रतीकात्मक डेटा पर लागू किया जा सकता है
समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए तरीकों को दो वर्गों में विभाजित किया जा सकता है: आवृत्ति-डोमेन के तरीके और समय-डोमेन के तरीके। पूर्व में वर्णक्रमीय विश्लेषण और तरंग विश्लेषण शामिल हैं; उत्तरार्द्ध में ऑटो-सहसंबंध और क्रॉस-सहसंबंध विश्लेषण शामिल हैं। समय डोमेन में, सहसंबंध और विश्लेषण स्केल किए गए सहसंबंध का उपयोग करके फ़िल्टर की तरह तरीके से बनाया जा सकता है, जिससे आवृत्ति डोमेन में काम करने की आवश्यकता कम हो जाती है।
1)http://oracledmt.blogspot.com/2006/03/time-series-forecasting-2-single-step.html