どんな科学分野や知識分野でも、特定の期間のすべての変化を考慮に入れて、その研究を実施することが推奨される現象。人の日常環境については、診療所などでの定期検査などで、過去1年間に特定の商品の価格がどのように変化したかなどに関心があります。
統計では、それで起こっていることの全体または、特定の期間にわたるその他の変更の対象は、時系列にすぎません。この特性の任意のレベルは、いくつかの要因の影響を受けます。各要因は、短期的な傾向と周期的な変動の両方に影響を与えるランダムなモーメントまたはバックボーンモーメントのいずれかに起因する可能性があります。
これらの要因のさまざまな組み合わせを分析することにより、時系列は、特定の球に応じて、次のいずれかの形式をとることができると結論付けることができます。まず、マクロレベルとミクロレベルの両方での経済指標の重要な部分は、膨大な数の要因の影響を受けるため、絶えず動的に変化しています。同時に、これらの要因はしばしば異なる方向に向けられているという事実にもかかわらず、それらは全体として、特定の指標の開発の進行または回帰を示す一方向の傾向を形成します。
第二に、時系列を1つまたは別の指標を見ると、それが顕著な周期的変動の影響を受けていることがはっきりとわかります。これは、季節の変化、世界的な傾向、または特定の仕事のパフォーマンスのサイクルの期間が原因である可能性があります。
実際の特徴を知るために時系列を一度に所有している場合、そのランダムな傾向と周期的成分をベクトル的に加算または乗算する必要があります。加算の結果として得られる結果は、時系列の加法モデルを表し、乗算を適用すると、結果は乗法モデルになります。
統計の主なタスク調査は、特定の時系列の3つの主要コンポーネントすべての定量的指標を決定することです。これは、将来私たちを待っている可能性のあるこのシリーズの価値を予測するために必要です。
多くの場合、科学者はする必要がありますほぼ等しい時間間隔での特定の数の観測値のサンプリング、つまり、定常時系列を持つこと。これは、動的な時系列からトレンドが削除された場合、つまり、短期的なトレンドが形成される要因の場合に取得されます。
したがって、時系列はのコレクションです特定の期間にわたって取得された、この指標またはその指標の定量値。各レベルの形成は、短期的および長期的の両方の多くの要因の影響を受けます。
