<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=52195"><dc:title>Parametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah</dc:title><dc:creator>Kraner Šumenjak,	Tadeja	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Sem,	Vilma	(Avtor)
	</dc:creator><dc:subject>analiza trenda</dc:subject><dc:subject>metoda najmanjših kvadratov</dc:subject><dc:subject>Mann-Kendallov test</dc:subject><dc:subject>korelacijski koeficient</dc:subject><dc:subject>avtokorelacija</dc:subject><dc:subject>pred-beljenje</dc:subject><dc:subject/><dc:description>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.</dc:description><dc:date>2011</dc:date><dc:date>2015-07-10 17:12:57</dc:date><dc:type>Znanstveno delo</dc:type><dc:identifier>52195</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
