CaterpillarSSA 3.40
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に関しては CaterpillarSSA
プログラムは、時系列解析キャタピラーの強力なモデルフリーの方法に基づいています (別の名前はSSA - 特異スペクトル分析).これは、視覚制御補助のシンプルさと他の方法の利点を兼ね備えています。1次元時系列を分析するための基本的なCaterpillar-SSAアルゴリズムは、遅延手順(これは技術全体に名前を与える)によって軌道行列に1次元時系列の変換で構成されています。軌道行列の単一値分解;選択された固有ベクトルの数に基づいて、元の時系列の再構築。Caterpillar-SSA処理の結果は、時系列をいくつかの成分に自然に分解し、トレンド、季節性、その他の振動系列、またはノイズ成分として識別されることがよくあります。この方法は、時系列の予測とその構成要素、多次元時系列の処理、および変更点検出に自然に拡張できます。アイデアは、ロシア(モスクワのサンクトペテルブルク)と英国と米国(SSAの名前で、特異スペクトル分析)で独自に開発されました。新しい本"時系列構造の分析:SSAと関連技術"、著者はN.ゴリャンディーナ、V.ネクルトキンとA.Zhigljavskyであり、SSA一般理論と方法論(英語、チャップマン&ホール/CRC、http://www.gistatgroup.com/cat/参照)の慎重で明快な記述を提供します。この方法は、気象学、水文学、地球物理学、気候学、そして経済学、生物学、物理学、医学、その他の科学における時系列分析の強力で有用なツールです。つまり、短く、長く、一次元で多次元的で、静止および非定常性、ほぼ決定的で騒がしい時系列を分析する必要があります。近い将来、"Caterpillar"-likeメソッドは時系列分析の基本方法の中でランク付けされ、標準統計ソフトウェアに含まれることは確かにあります。