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Serie temporali

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Una Serie temporale è una serie di dati (elenchi o grafici) indicizzati in ordine di tempo. Più comunemente, una Serie temporale è una sequenza presa in punti successivi equidistanti. Quindi è una sequenza di dati discreti. Esempi di Serie temporali sono l'altezza delle maree oceaniche, i conteggi delle macchie solari e il valore di chiusura giornaliero degli indici borsistici.

Le Serie temporali sono spesso tracciate tramite grafici lineari e sono utilizzate in Statistica, [Elaborazione dei segnali]], Riconoscimento dei pattern, Econometria, Finanza matematica, Previsioni meteorologiche, Previsione dei terremoti, Elettroencefalografia, Ingegneria del controllo, Astronomia, Ingegneria delle comunicazioni e in gran parte in qualsiasi campo della Scienza applicata e dell'ingegneria che prevede misurazioni temporali .

L'analisi delle Serie temporali comprende metodi analitici al fine di estrarre statistiche significative e altre caratteristiche dei dati. La previsione delle Serie temporali è l'uso di un modello per prevedere valori futuri basati su quelli osservati in precedenza. Mentre l'Analisi di regressione è spesso impiegata in modo tale da testare le teorie secondo cui i valori correnti di una o più Serie temporali indipendenti influenzino il valore corrente di un'altra serie storica.

I dati delle Serie temporali hanno un ordinamento cronologico naturale. Ciò rende l'analisi distinta dagli studi trasversali, in cui non esiste un ordinamento naturale delle osservazioni (per esempio, spiegando le retribuzioni delle persone facendo riferimento ai rispettivi livelli di istruzione, dove i dati degli individui possono essere inseriti in qualsiasi ordine). L'analisi delle Serie temporali è inoltre distinta dall'analisi dei dati spaziali, in cui le osservazioni si riferiscono in genere a posizioni geografiche (per esempio, la contabilità dei prezzi delle abitazioni in base alla località e alle caratteristiche intrinseche delle case). Un modello stocastico per una serie temporale rifletterà generalmente il fatto che le osservazioni ravvicinate nel tempo saranno più strettamente correlate di quelle più distanti. Inoltre, i modelli delle Serie temporali utilizzano spesso il naturale ordinamento unidirezionale del tempo in modo che i valori per un dato periodo siano espressi come derivati ??in qualche modo dai valori passati, piuttosto che dai valori futuri (vedere la reversibilità temporale).

L'analisi delle Serie temporali può essere applicata ai dati di valori reali, dati continui, dati numerici discreti o dati simbolici discreti. 1)


Extrapedia Science


1)
Jessica Lin, Eamonn Keogh, Stefano Lonardi, Bill Chiu (2003) - “Una rappresentazione simbolica delle serie temporali, con implicazioni per gli algoritmi di streaming”
db/serie_temporali.txt · Ultima modifica: 15/06/2021 06:19 da @Staff R.