Analiza Szeregów Czasowych/Wstęp

Z Skrypty dla studentów Ekonofizyki UPGOW

(Różnice między wersjami)
(Przykłady szeregów czasowych)
(Przykłady szeregów czasowych)
Linia 30: Linia 30:
Jest to oczywiście ciągła funkcja czasu, jednak, kiedy będziemy rejestrować wartości natężenia <math>I(t)</math> w kolejnych chwilach czasu (np. co <math>0.1 T</math>, 1 milisekundę czy 1 godzinę), dostaniemy dyskretny szereg czasowy <math>I_i</math> indeksowany kolejnymi pomiarami <math> i = 0, 1, 2, \dots </math>. Przykładowe szeregi czasowe opisane powyższym wzorem można znaleźć na rysunku 1.
Jest to oczywiście ciągła funkcja czasu, jednak, kiedy będziemy rejestrować wartości natężenia <math>I(t)</math> w kolejnych chwilach czasu (np. co <math>0.1 T</math>, 1 milisekundę czy 1 godzinę), dostaniemy dyskretny szereg czasowy <math>I_i</math> indeksowany kolejnymi pomiarami <math> i = 0, 1, 2, \dots </math>. Przykładowe szeregi czasowe opisane powyższym wzorem można znaleźć na rysunku 1.
-
;Przykład 2: Orzeł - Reszka
+
;Ćwiczenie W1.1: Wygeneruj w programie Matlab/Octave rysunek 1 (legenda jest opcjonalna).
 +
# Zbierz do tablic indeksy <math>i</math> oraz wartości natężenia prądu w punktach <math>t_i = i \cdot ( 6 \pi / 100 ), i \in [0,100]</math>.
 +
# Wyplotuj do pliku (np: rys1.png) wykres <math>I_i = a \cos(\omega t_i + \phi) / r </math>.
 +
;Przykład 2: Proces dwustanowy (proces binarny, zerojedynkowy).
 +
Niech <math>\{X_t, t = 1,2,3,\dots\}</math> będzie uporządkowanym zbiorem niezależnych zmiennych losowych (sekwencją losową), dla których prawdopodobieństwo
 +
: <math> P (X_t = 0) = P (X_t = 1) = 1/2. </math>
 +
(dowód istnienia potrzebnej przestrzeni probabilistycznej na razie sobie darujemy). Seria pomiarowa składać się będzie z losowo ułożonych w czasie zer i jedynek {0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,...}.
 +
Przykładem jest rzut monetą.
 +
 +
;Ćwiczenie W1.2: Każda osoba wykonuje rzuty monetą (dowolną). W arkuszu kalkulacyjnym na [[https://spreadsheets.google.com/ccc?key=0Ah95jpawYXXzdGFiT2xQTmFCUmJRalViS1NKeU1RbGc&hl=en docs.google.com]] wpisujemy wartości:
 +
* 0 jeżeli wyrzuciliśmy Orła
 +
* 1 jeżeli wyrzuciliśmy Reszkę
 +
każdy w swojej kolumnie.
;Przykład 3: Populacja Polski
;Przykład 3: Populacja Polski

Wersja z 18:59, 8 lut 2010

Analiza Szeregów Czasowych

Definicja szeregu czasowego

Możemy spotkać różne definicje szeregu czasowego.

Szereg czasowy to

  • ciąg obserwacji pokazujący kształtowanie się badanego zjawiska w kolejnych okresach czasu (sekundach, dniach, latach, itp.).
  • realizacja procesu stochastycznego, którego dziedziną jest czas; to ciąg informacji uporządkowanych w czasie, których pomiary wykonywane są z dokładnym krokiem czasowym.
  • ciąg obserwacji xt zapisywanych w ściśle określonym czasie.

Wśród składników szeregu czasowego możemy wyróżnić:

  • trend (tendencję rozwojową),
  • wahania sezonowe,
  • wahania cykliczne (koniunkturalne),
  • wahania przypadkowe.

W jakim celu badamy szeregi czasowe?

Analiza tego typu zagadnień ma generalnie dwa podstawowe cele:

  1. odgadnięcie natury danego zjawiska losowego, tj. badanie własności szeregu i znalezienie modelu najlepiej opisującego zjawisko,
  2. prognozowanie (predykcja), tj. przewidywanie kolejnych wartości szeregu czasowego na podstawie znalezionego modelu.

Przykłady szeregów czasowych

Przykład 1
Prąd płynący przez opornik.
Rysunek 1. 100 kolejnych punktów czasowych dla szeregu czasowego z przykładu 1 dla dwóch wartości oporu r.

Jeżeli do opornika charakteryzującego się oporem \(r\) przyłożymy zmienne napięcie

\( U(t) = a \cos (\omega t), \! \)

gdzie \(a\) to amplituda zmiennego napięcia przyłożonego do opornika, a okres zmienności to \(T = 2 \pi / \omega\). Wtedy natężenie prądu elektrycznego płynącego przez opornik można wyrazić wzorem

\( I(t) = \frac{a \cos (\omega t)}{r}. \! \)

Jest to oczywiście ciągła funkcja czasu, jednak, kiedy będziemy rejestrować wartości natężenia \(I(t)\) w kolejnych chwilach czasu (np. co \(0.1 T\), 1 milisekundę czy 1 godzinę), dostaniemy dyskretny szereg czasowy \(I_i\) indeksowany kolejnymi pomiarami \( i = 0, 1, 2, \dots \). Przykładowe szeregi czasowe opisane powyższym wzorem można znaleźć na rysunku 1.

Ćwiczenie W1.1
Wygeneruj w programie Matlab/Octave rysunek 1 (legenda jest opcjonalna).
  1. Zbierz do tablic indeksy \(i\) oraz wartości natężenia prądu w punktach \(t_i = i \cdot ( 6 \pi / 100 ), i \in [0,100]\).
  2. Wyplotuj do pliku (np: rys1.png) wykres \(I_i = a \cos(\omega t_i + \phi) / r \).
Przykład 2
Proces dwustanowy (proces binarny, zerojedynkowy).

Niech \(\{X_t, t = 1,2,3,\dots\}\) będzie uporządkowanym zbiorem niezależnych zmiennych losowych (sekwencją losową), dla których prawdopodobieństwo

\( P (X_t = 0) = P (X_t = 1) = 1/2. \)

(dowód istnienia potrzebnej przestrzeni probabilistycznej na razie sobie darujemy). Seria pomiarowa składać się będzie z losowo ułożonych w czasie zer i jedynek {0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,...}. Przykładem jest rzut monetą.

Ćwiczenie W1.2
Każda osoba wykonuje rzuty monetą (dowolną). W arkuszu kalkulacyjnym na [docs.google.com] wpisujemy wartości:
  • 0 jeżeli wyrzuciliśmy Orła
  • 1 jeżeli wyrzuciliśmy Reszkę

każdy w swojej kolumnie.

Przykład 3
Populacja Polski
Przykład 4
Liczba wypadków samochodowych
Przykład 5
Giełda 1
Przykład 6
Giełda 2
Przykład 7
Giełda 3