Parametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah

Tadeja Kraner Šumenjak (Author), Vilma Šuštar (Author)

Abstract

Eno od najpogosteje uporabljenih orodij za odkrivanje sprememb v časovnih vrstah je analiza trenda. Obstaja veliko parametričnih in neparametričnih testov za odkrivanje za odkrivanje značilnih trendov v časovnih vrstah. Slednji se pogosteje uporabljajo zaradi manjšega števila predpostavk potrebnihza njihovo izvedbo. Najpogosteje uporabljen test za odkrivanje značilnih trendov je Mann-Kendallov test, ki še vedno zahteva, da so vzorčni podatki neodvisni. Za odstranitev vpliva serialne korelacije v Mann-Kendallovem testu so bili vpeljani različni popravki in metode pred-beljenja. V članku je pregled najpogosteje uporabljenih pristopov za odkrivanje trenda v časovnih vrstah ob prisotnosti serialne korelacije ali brez nje. Na koncu so te metode uporabljene še na realnih podatkih.

Keywords

analiza trenda;metoda najmanjših kvadratov;Mann-Kendallov test;korelacijski koeficient;avtokorelacija;pred-beljenje;

Data

Language:	Slovenian
Year of publishing:	2011
Typology:	1.02 - Review Article
Organization:	UM FKBV - Faculty of Agriculture
Publisher:	Biotehniška fakulteta
UDC:	311
COBISS:	3230764
ISSN:	1581-9175
Parent publication:	Acta agriculturae Slovenica
Views:	415
Downloads:	101
Average score:	0 (0 votes)
Metadata:

Other data

Secondary language:	English
Secondary title:	Parametric and nonparametric aproach for trend detection in times series
Secondary abstract:	One of the most commonly used tools for detecting changes in time series is trend analysis. A number of parametric and nonparametric tests exist to detect the significance of trends in time series. The latter have been widely used mainly because of fewer number of assumptions needed in their implementation. The most often used test for detecting significant trends is Mann-Kendall test, that still requires sample data to be serially independent. To eliminate the effect of serial correlation on the Man-Kendall test different correction and pre-whitening methods have been introduced. This paper reviews the most commonly used approaches for trend detection in time series with or without presence of serial correlation. At the end these methods are applied to real datasets.
Secondary keywords:	trend analysis;least square method;Mann-Kendall test;correlation coefficient;autocorrelation;pre-whitening;
URN:	URN:NBN:SI:doc-QIDKTLWM
Type (COBISS):	Scientific work
Pages:	str. 305-312
Volume:	Letn. 97
Issue:	št. 3
Chronology:	2011
ID:	1727112