時間序列分析開闢了發展的新路子

考慮到時間序列分析，而不是一個抽象的概念，統計，被廣泛應用於實踐中，這種現象，我們可以得出結論，這個話題是非常相關的今天，一個號碼的過程的研究。這是特別是在人的經濟活動的需求，所以大部分的科學的大眾文學的例子但從其在這方面使用的時候給出。但是在這個領域的使用學習和評估時間序列的還沒有結束。

時間序列在許多方面非常的定義提醒我們收集所有的統計信息的過程，並在一定的時間間隔，真正的性能，測量的方式，給人以最大的誠信chotkom固定。換句話說，在任何現象的描述使用的圖，其中橫坐標固定時間測量的指標，和在縱坐標軸上其實際的物理大小。

在本質上的時間序列分析當時的方法形成的許多物理定律和技術過程描述的基礎。他們的概括也使進程的描述降低到一個特定的數學表達式。但並不是所有的流程都能夠適應精確的公式。兩個主要問題的解決方案並沒有被取消。它們是：

- 確定所述系列的性質;

- 預測。

因此，分析時間序列收到進一步推動它的發展，並在其武庫出現了一組豐富的工具和方法。

一個典型的例子是時間序列的數量，由方塊和詹金斯在1976年提出的。在研究月度國際航空公司的活動十二年期間1949至1960年多年的例子中，他們表現出兩種成分的存在：幾乎線性趨勢和季節變化。當流量的增加穩步增加，並根據不同的季節，部分週期性爆發和衰減活動。這種類型的描述被稱為倍增季節性模型。

同年同一個盒子和詹金斯提出了一個非常有趣的預測方面，而且非常耗時和自回歸的方法複雜的移動平均（ARIMA）。

在的工藝，所露出的外部研究接收的擴頻實用方法中斷的時間序列。他在上世紀80 - IES被描述。該方法包括在系統中的來自外部的干預後學習的處理。時間序列分析是評估引入新的管理方法，使用不同的訣竅，影響立法進程，等等。

頻譜分析時間序列出現以前的方法的基礎上。在用於本方法的評價標準是清晰可見的週期和頻率。廣泛應用於計算是複數，傅立葉變換。

豐度的方法和技術，它採用時間序列分析，確認為進一步研究這片沃土如何。描述這些過程後，既麻煩又需要從分析者一定的經驗。在個人計算機技術的發展有力的跳躍導致的結論是，這種類型的分析到一個新的水平。但無處不在的互聯網提供給普通類的最新研究成果在這個領域。

這不是時間序列分析，使用在外匯市場上成功的球員，這是公司的開發進度的研究允許開發經理真正的戰略政策和市場評估提供了活動的廣泛領域營銷和管理，使您能夠調整價格水平和銷售的產品或服務的範圍為了獲得最大的收益。

分析每一種方法值得特別注意，需要進行深入研究。如果您有任何人有興趣，本文的目的就達到了。