Serie czasowe jako najważniejsza statystyczna cecha procesu lub zjawiska

W każdej sferze naukowej i dziedzinie wiedzy istnieją zjawiska, których opracowanie jest celowe, biorąc pod uwagę wszystkie zmiany w określonym przedziale czasowym. Jeśli chodzi o codzienne otoczenie człowieka, interesujące jest dla niego przykładowo, w jaki sposób ceny za dany produkt uległy zmianie w ciągu ostatniego roku, co wynika z regularnych badań w klinikach medycznych itp.

W statystyce całkowita zmiana zachodząca w danym obiekcie przez pewien okres czasu to nic więcej niż szereg czasowy. Na każdym poziomie tej charakterystyki w dowolnym momencie wpływa wiele czynników, z których każdy można przypisać momentom losowym lub momentom kształtującym system, który wpływa zarówno na krótkoterminowy trend jak i cykliczne wahania.

Analizując odmienną kombinację tych czynników możemy dojść do wniosku, że szereg czasowy, w zależności od jednej lub innej sfery, może przybrać jedną z następujących form. Po pierwsze, istotna część wskaźników ekonomicznych zarówno makro, jak i mikro-poziomów jest w ciągłej dynamicznej zmianie, ponieważ mają wpływ ogromna liczba czynników. Jednocześnie pomimo faktu, że czynniki te często są kierowane w różnych kierunkach, w całości stanowią one jednokierunkową tendencję wskazującą na postępy lub regresy w rozwoju danego wskaźnika.

Po drugie, biorąc pod uwagę serie czasowe tego wskaźnika, można wyraźnie zauważyć, że podlega znacznym fluktuacjom cyklicznym. Może to być spowodowane zmianą pór roku, globalnymi trendami lub czasem trwania cyklu wykonania niektórych utworów.

Aby dowiedzieć się, która seria czasu rzeczywistego posiada szereg czasowy, konieczne jest pomnożenie lub pomnożenie losowego trendu i elementów cyklicznych w formie wektorowej. Wynik uzyskany w wyniku dodania będzie dodatkowym modelem serii czasowych, a jeśli mnoży się, w rezultacie zostanie przedstawiony model multiplikatywny.

Głównym zadaniem wszelkich badań statystycznych jest określenie wskaźników ilościowych wszystkich trzech głównych elementów danej serii czasowej. Jest to konieczne, aby przewidzieć wartości tej serii, których można się spodziewać w przyszłości.

W wielu przypadkach naukowcy są zobowiązani do próbkowania pewnej liczby obserwacji w mniej więcej równych odstępach czasowych, to znaczy, że mają stacjonarną serię czasową. Jest uzyskiwany w tych przypadkach, gdy trend jest usuwany z dynamicznej serii czasowej, czyli czynników, w wyniku których powstają krótkoterminowe trendy.

Zatem szereg czasowy jest zbiorem wartości ilościowych danego wskaźnika przeanalizowanego w pewnym przedziale czasowym. Na kształtowanie się poszczególnych poziomów wpływ ma wiele czynników, zarówno krótko-, jak i długoterminowych.