Ne le centre ou la propagation d'un changement de jeu de données au fil du temps?
Pour les données de séries chronologiques, il est important de savoir si les observations continuent d'avoir la même moyenne au fil du temps et si la variance des données est en train de changer au fil du temps.
Beaucoup de tests statistiques et techniques de prévision dépendent de cette hypothèse.
La figure montre un graphique de séries chronologiques des rendements quotidiens d'ExxonMobil au long de 2013.
Le graphique montre que au cours du temps, les observations semblent être centré autour de zéro. Ceci indique que la moyenne ne change pas avec le temps. Si la moyenne ont été à la hausse au fil du temps, les points sur le graphique auraient tendance à passer amont si la moyenne tombait au fil du temps, les points sur le graphique auraient tendance à rétrograder.
Pour les données de séries chronologiques, il est aussi important de savoir si la variance des données est en train de changer au fil du temps. La figure montre que le temps passe, la propagation parmi les observations est en croissance constante. (Autrement dit, les données est de plus en plus étalée au cours du temps.) Cela indique que la variance (ainsi que l'écart type) est en augmentation au fil du temps.
Si l'écart est en train de changer au fil du temps, cela peut entraîner de graves problèmes pour beaucoup de techniques statistiques. Heureusement, il existe des méthodes qui peuvent corriger ce problème.
La situation où la variance est pas constantes dans le temps a un nom très intimidant en économétrie: hétéroscédasticité. En prononçant ce mot est pas facile!
-
Les éléments de l'ensemble de données ne sont pas corrélés? -
Parcelles d'autocorrélation: technique graphique pour les données statistiques -
Box parcelles: technique graphique pour les données statistiques -
Eda techniques pour tester des hypothèses -
L'analyse exploratoire des données (eda) -
Les techniques de prévision dans l'analyse statistique des données volumineuses
Les tests graphiques de données aberrantes Identification des données aberrantes est pas une question de couper-séché. Il peut y avoir désaccord sur ce qui fonctionne et ne pas être considérée comme une valeur aberrante. La définition de l'une aberration dépend de la distribution de…
Histogrammes: technique graphique pour les données statistiques UN histogramme est un graphique qui représente la distribution de probabilité d'un ensemble de données. Un histogramme comporte une série de barres verticales, où chaque barre représente une valeur unique ou une plage de valeurs pour une…
Combien de propagation est là dans les données? Lorsque vous travaillez avec des statistiques de données volumineux, vous identifiez la propagation d'un ensemble de données du centre avec plusieurs mesures sommaires: la variance, écart-type, quartiles, interquartile (IQR).L'écart est l'écart…
Quantile-quantile (QQ) parcelles: technique graphique pour les données statistiques UN parcelle quantile-quantile (également connu en tant que QQ-plot) Est une autre façon, vous pouvez déterminer si un ensemble de données correspond à une distribution de probabilité spécifié. QQ-parcelles sont souvent utilisées pour…
Comment créer des comparaisons de temps empilés dans des rapports Excel L'un des concepts les plus couramment utilisés dans les tableaux de bord et rapports Excel est le concept de tendances. UN tendance est une mesure de la variance sur un intervalle défini - généralement des périodes telles que des jours, des…
L'analyse statistique avec Excel pour les nuls Excel peut vous aider à faire toutes sortes de calculs. Voici une sélection de fonctions de feuille de statistiques d'Excel. Chacun retourne une valeur dans une cellule sélectionnée.Tendance centrale et de variabilitéFonctionQu'est-ce qu'il…
Comment calculer la valeur attendue, la variance et l'écart type pour une distribution de t Les distributions de probabilité, y compris la distribution t, ont plusieurs moments, y compris la valeur attendue, la variance et l'écart-type (un moment est une mesure sommaire d'une distribution de probabilité):Le premier moment d'une…
Comment calculer la variance et l'écart type dans la distribution uniforme La distribution uniforme est utilisé pour décrire une situation où tous les résultats possibles d'une expérience aléatoire sont également susceptibles de se produire. Vous pouvez utiliser la variance et l'écart type pour mesurer la…
Comment classer les tendances dans un modèle de régression série de temps Pour estimer une série de temps avec l'analyse de régression, la première étape consiste à identifier le type de tendance (le cas échéant) qui est présente dans les données. Le type de tendance, comme linéaire ou quadratique, détermine…
Comment estimer une tendance dans un modèle de régression série de temps Pour estimer un modèle de régression série de temps, une tendance doit être estimée. Vous commencez par créer un graphique de ligne de la série chronologique. Le graphique linéaire montre comment une variable change plus Time-il peut être…
Comment mesurer les moments de la distribution f Moments sont des mesures sommaires d'une distribution de probabilité et comprennent la valeur attendue, la variance et l'écart type. Vous pouvez utiliser ces valeurs pour mesurer dans quelle mesure les degrés de liberté affectent le…
Mesures de dispersion centrale Mesures de dispersion centrale montrent comment "étalées" les éléments d'un ensemble de données sont de la moyenne. Trois des mesures les plus courantes de la dispersion centrale sont les suivantes:GammeVarianceL'écart-typeGammeLa gamme d'un…
Statistiques de gros volumes de données pour les nuls Mesures de tendance centrale montrent le centre d'un ensemble de données. Trois des mesures les plus courantes de la tendance centrale sont la moyenne, la médiane et le mode.SignifierSignifier est un autre mot pour la moyenne. Voici la formule de…
L'écart type, la variance et coefficient de variation des données de biostatistique La écart-type (généralement abrégé SD, sd, ou juste s) D'un tas de chiffres vous indique combien les numéros individuels ont tendance à différer (dans les deux sens) de la moyenne. Il est calculé comme suit:Cette formule est dit que vous…