Ajaseriaanalüüs

Ajaseriaanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse aja jooksul kogutud andmete järjestuse uurimiseks ja modelleerimiseks. Selle peamine eesmärk on mõista andmete käitumist, tuvastada mustreid, trende ja hooajalisust ning prognoosida tulevasi väärtusi. Ajaseriaanalüüs rakendub paljudes valdkondades, sealhulgas majanduses, rahanduses, meteoroloogias, meditsiinis ja inseneriteaduses.

Meetodi aluseks on eeldus, et ajas esinevad andmepunktid ei ole üksteisest sõltumatud, vaid omavad mingisugust sisemist struktuuri. Levinud ajaseriaanalüüsi mudelite hulka kuuluvad autoregressiivsed (AR) mudelid, liikuvate keskmiste (MA) mudelid ning nende kombinatsioonid ARMA ja ARIMA mudelid. Lisaks uuritakse sageli hooajalisust, mille jaoks kasutatakse hooajalisi ARIMA (SARIMA) mudeleid.

Ajaseriaanalüüsi protsess hõlmab tavaliselt mitmeid etappe. Esiteks andmete visualiseerimine mustrite ja anomaaliate tuvastamiseks. Järgneb andmete stasionaarsuse kontrollimine, mis on paljude mudelite oluline eeldus. Seejärel valitakse sobiv mudel, mida hinnatakse ja optimeeritakse. Lõpuks kasutatakse mudelit prognooside tegemiseks ja tulemuste hindamiseks. Tänapäeval kasutatakse ajaseriaanalüüsis üha enam masinõppe meetodeid, mis võimaldavad käsitleda keerulisemaid ja mittelineaarseid ajasarju.