Словарь терминов

11. Словарь терминов

Автокорреляция. Автокорреляция имеет место, когда значения последовательных наблюдений, следующих друг за другом во времени, связаны между собой.

Аппроксимация – приближенное выражение математических объектов через более простые объекты, например, сведение задачи выпуклого программирования к кусочно-линейной задаче путем аппроксимации целевой функции и ограничений кусочно-линейными функциями.

Автокорреляция – корреляция между величиной и ее запаздыванием на один и более периодов времени.

Биноминальное распределение – это распределение дискретной случайной величины, значения которой равны Х успехам в n испытаниях результата биноминального эксперимента.

Временной ряд – это ряд, состоящий из данных, зафиксированных или наблюдаемых в течение последовательных промежутков времени.

Выборочное распределение – это ряд всех возможных значений выборочной статистики, который может быть получен из генеральной совокупности для выборки данного объёма.

Интервальная оценка – это числовой интервал, в котором, вероятно, находится некоторый параметр генеральной совокупности.

Корреляционный анализ изучает взаимосвязи, между переменными.

Коррелограмма – это график коэффициентов автокорреляции для различных значений временного лага.

Кросс-секционные данные – это наблюдения, произведенные в один тот же момент времени.

Коэффициент детерминации – измеряет процент изменчивости У, которая может быть объяснена информацией об изменчивости независимой переменной Х.

Коэффициент корреляции определяет тесноту связи.

Коэффициент регрессии измеряет среднее изменение зависимой переменной при единичном изменении соответствующей независимой переменной, если остальные независимые переменные постоянны.

Метод наименьших квадратов. Этот метод используется для получения уравнения регрессии, минимизирующей сумму квадратов отклонений фактических значений результативного признака от теоретических.

Методология Бокса-Дженкинса опирается на ряд процедур идентификации, корректировки и проверки моделей ARIMA с целью анализа данных временных рядов. Прогноз вытекает непосредственно из подобранной модели.

Многомерная регрессия использует более чем одну независимую переменную для прогноза значений зависимой переменной.

Модель авторегрессии. Это модель, в которой значение прогноза находится как функция от предыдущих значений временных рядов.

Мультиколлинеарность – это ситуация, при которой независимые переменные в многомерном уравнении регрессии сильно коррелируют между собой.

Нормальное распределение. Диаграмма нормального распределения имеет форму колокола и определяется математическим ожиданием и среднеквадратичеким отклонением.

Ошибка прогноза. Представляет собой разность между действительно наблюдаемым значением и его прогнозом.

Пошаговая регрессия – это процедура выбора «лучшей» функции регрессии посредством добавления или удаления отдельных независимых переменных на разных этапах анализа.

Простое среднее. Вычисляется как среднее значение для всего набора участвующих в расчетах данных, которое затем принимается для построения прогноза на следующий период.

Регрессионный анализ обеспечивает подбор уравнения по серии исходных данных.

Сезонная компонента. Это модель изменения данных, повторяющаяся из года в год.

Скользящее среднее. Вычисляется как среднее значение для определенного количества элементов данных, которое затем применяется для построения прогноза на следующий период или для сглаживания ряда динамики.

Среднеквадратическое отклонение характеризует разброс значений случайной величины.

Стандартная ошибка оценивания. Измеряет величину, на которую имеющиеся значения У отличаются от их оценок . Она равна оценке стандартного отклонения слагаемого ошибки  в модели простой линейной регрессии.

Стационарный ряд – это временной ряд данных, основные статистические характеристики которого, такие как среднее значение и дисперсия, остаются постоянными во времени.

Степени свободы. Степени свободы для набора данных определяют количество единиц данных, независимых друг от друга, т.е. таких, которые могут являться носителями отдельных единиц информации.

Точечная оценка. Это единичная оценка параметра генеральной совокупности.

Тренд – это долгосрочная компонента, представляющая возрастание или убывание значений временного ряда в течение продолжительного промежутка времени.

Фиктивные переменные – переменные, используемые для определения взаимосвязи между качественными независимыми переменными и зависимой переменной.

Циклическая компоненита – это волнообразная флуктуация значений данных вокруг линии тренда.

Эконометрия – наука, изучающая конкретные количественные закономерности и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических методов и моделей.

Экспоненциальное сглаживание - это процедура для постоянного пересмотра прогнозов в свете наиболее свежих поступающих данных.

Экстраполяция тенденций – прогнозирование временных рядов.