![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/77/Random-data-plus-trend-r2.png/640px-Random-data-plus-trend-r2.png&w=640&q=50)
Часовий ряд
З Вікіпедії, безкоштовно encyclopedia
Часовий ряд (англ. time series) — це ряд точок даних[en], проіндексованих (або перелічених, або відкладених на графіку) в хронологічному порядку. Найчастіше часовий ряд є послідовністю, взятою на рівновіддалених точках в часі, які йдуть одна за одною. Таким чином, він є послідовністю даних дискретного часу[en]. Прикладами часових рядів є висоти океанських припливів, кількості сонячних плям, та щоденне середньозважене значення індексу ПФТС на момент закриття торгів.
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/7/77/Random-data-plus-trend-r2.png/320px-Random-data-plus-trend-r2.png)
Часові ряди дуже часто представляють за допомогою лінійних діаграм. Часові ряди використовуються в статистиці, обробці сигналів, розпізнаванні образів, економетриці, фінансовій математиці, прогнозуванні погоди, розумному транспорті та передбаченні траєкторій,[1] передбаченні землетрусів, електроенцефалографії, автоматичному керуванні, астрономії, технологіях зв'язку[en], а також значною мірою в будь-якій області прикладної науки та інженерії, яка включає часові вимірювання.
Аналіз часових рядів (англ. time series analysis) включає методи аналізу даних часових рядів з метою витягування значимих статистик та інших характетистик даних. Прогнозування часових рядів (англ. time series forecasting) — це застосування моделі для передбачування майбутніх значень на основі значень попередньо спостережених. І хоча регресійний аналіз часто застосовують для перевірки теорій про те, що поточні значення одного чи більше незалежних часових рядів впливають на поточне значення іншого часового ряду, цей тип аналізу часових рядів не називають «аналізом часових рядів», який натомість зосереджується на порівнянні значень одного часового ряду або багатьох залежних часових рядів у різні моменти часу.[2]
Дані часових рядів мають природний часовий порядок. Це робить аналіз часових рядів відмінним від поперечних досліджень, у яких не існує природного порядку спостережень (наприклад, пояснення заробітної платні людей через посилання на їхні рівні освіти, де дані осіб можуть вводитися у будь-якому порядку). Аналіз часових рядів відрізняється також і від аналізу просторових даних, де спостереження зазвичай відносяться до географічних розташувань (наприклад, підрахунок цін на будинки за розташуванням, а також за власними характеристиками цих будинків). Стохастична модель часового ряду, як правило, відображатиме той факт, що спостереження, які знаходяться близько в часі, будуть пов'язані тісніше, ніж спостереження, які знаходяться далі одне від одного. Крім того, моделі часових рядів часто застосовують природне односпрямоване впорядкування часу, так, що значення для заданого періоду виражено як похідні від минулих значень, а не від майбутніх (див. зворотність часу[en]).
Аналіз часових рядів може застосовуватися до дійснозначних неперервних даних, дискретних числових даних, та дискретних символьних даних (наприклад, послідовностей символів, таких як літери та слова української мови).[3]