45. Що таке часовий ряд?

Часов́ий ряд (англ. time series) — реалізація випадкового процесу, набір послідовних результатів спостереження. Приклади часових рядів кількість сонячних плям, сила вітру, змінення курсу валюти. Часовий ряд дуже часто побудовані за допомогою лінійних діаграм. Тимчасові ряди використовуються в статистиці, обробки сигналів,розпізнавання образів, економетрики, прогнозування погоди, передбачення землетрусів, електроенцефалографія,контроль інженерних даних, астрономії, інженерних комунікацій, і в значній мірі застосовується в наукових дослідженнях і техніки, який включає часові виміри.

Аналіз часових рядів включає методи аналізу часових рядів для того, щоб витягти корисну статистику та інші характеристики даних. Прогнозування часових рядів є використання моделі для прогнозування майбутніх значень на основі раніше спостережуваних значень. У той час як регресійний аналіз часто використовується таким чином, як для перевірки теорій, що поточні значення одного або більше незалежних часових рядів впливають на поточне значення іншої тимчасової серії, цей тип аналізу часових рядів не називається «Аналіз часових рядів», яка фокусується на порівнянні значень одного часового ряду або декількох залежних часових рядів в різні моменти часу.

Методи аналізу часових рядів можуть бути розділені на два класи: методи частотної області і методи тимчасової області[en]. Перші включають спектральний аналіз[en] івейвлет-аналіз; Останні включають в себе автоматичне кореляції і крос-кореляційний аналіз[en]. У тимчасовій області, аналіз кореляції можуть бути зроблені в фільтруючій манері за допомогою масштабованої кореляції[en], тим самим пом'якшуючи необхідність працювати в частотній області.

Крім того, методи аналізу часових рядів можуть бути розділені на параметричні[en] і непараметричні[en] методи. Параметричні методи припускають, що основноюстаціонарний випадковий процес має певну структуру, яку можна описати за допомогою невеликого числа параметрів (наприклад, за допомогою Авторегресія[en] абомоделі змінного середнього). У цих підходів, задача оцінки параметрів моделі, яка описує стохастичний процес. Навпаки, непараметричні підходи явно оцінити коваріаціїабо спектру, не припускаючи, що процес має особливого структуру.

Методи аналізу часових рядів можуть бути розділені на лінійні та нелінійні[en], і однофакторний і багатофакторний аналіз

50. Дати визначення часово-залежних даних

База часово-залежних даних (БЧЗД) – це така база даних, у якій зберігаються дані про динаміку ПО незалежно від технічних засобів роботи з нею і особливостей опрацювання даних. Тобто зміни у програмно-апаратному середовищі використання БД і дані про ПО з часом не повинні впливати на структурні зміни у БД.

Для організації БЧЗД проаналізовано ряд програмних технологій, які є застосовними для роботи з даними. Встановлено, що стандарти SQL та XML придатні для організації БЧЗД, оскільки вони широко використовуються, і ядро цих стандартів є незмінним упродовж тривалого часу. Об'єктно-орієнтовані БД є неприйнятними через значну технічну неоднорідність відповідних СКБД. Дослідження темпоральних баз даних (ТБД) переважно проводяться на теоретичному рівні у контексті побудови спеціалізованих СКБД, що не достатньо для організації баз даних як інформаційних продуктів. Для специфікації вимог до організації БЧЗД проведено класифікацію інформаційних систем, побудованих на основі баз даних. Встановлено, що лише за логічною організацією даних функціонування ІС залежить від інформаційного наповнення БД відповідно до БЧЗД.