| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Parametrični in neparametrični pristopi za odkrivanje trenda v časovnih vrstah
Avtorji:ID Kraner Šumenjak, Tadeja (Avtor)
ID Sem, Vilma (Avtor)
Datoteke:.pdf Acta_agriculturae_Slovenica_2011_Kraner_Sumenjak,_Sustar_Parametricni_in_neparametricni_pristopi_za_odkrivanje_trenda_v_casovnih_vrstah.pdf (394,47 KB)
MD5: 573727DF4CD8A6A0526FF6653D084AED
 
URL http://aas.bf.uni-lj.si/september2011/16kraner.pdf
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Znanstveno delo
Tipologija:1.02 - Pregledni znanstveni članek
Organizacija:FKBV - Fakulteta za kmetijstvo in biosistemske vede
Opis: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.
Ključne besede:analiza trenda, metoda najmanjših kvadratov, Mann-Kendallov test, korelacijski koeficient, avtokorelacija, pred-beljenje
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2011
Št. strani:str. 305-312
Številčenje:Letn. 97, št. 3
PID:20.500.12556/DKUM-52195 Novo okno
ISSN:1581-9175
UDK:311
COBISS.SI-ID:3230764 Novo okno
ISSN pri članku:1581-9175
NUK URN:URN:SI:UM:DK:OJJTKYPI
Datum objave v DKUM:10.07.2015
Število ogledov:1960
Število prenosov:274
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Acta agriculturae Slovenica
Skrajšan naslov:Acta agric. Slov.
Založnik:Biotehniška fakulteta Univerze v Ljubljani
ISSN:1581-9175
COBISS.SI-ID:213840640 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:10.07.2015

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Parametric and nonparametric aproach for trend detection in times series
Opis: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.
Ključne besede:trend analysis, least square method, Mann-Kendall test, correlation coefficient, autocorrelation, pre-whitening


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici