Wolfram Mathematica Time Series

Time Series представляет собой полностью интегрированную среду для анализа данных, зависящих от времени.
Time Series позволяет осуществлять одномерный и многомерный анализ и исследовать стационарные и нестационарные модели. С помощью пакета можно выбрать модель для подгонки данных и получить оценки параметров модели, для этого вы можете применить любой из стандартных методов: Yule-Walker, Levinson-Durbin, авторегрессия, Hannan-Rissanen и другие.
После считывания и построения данных есть возможность воспользоваться встроенными в Time Series преобразованиями, например, линейная фильтрация, простое экспоненциальное сглаживание, дифференцирование, скользящее среднее. Это может быть полезно для того, чтобы сделать необработанные данные более подходящими для моделирования.
Вычисление и графические изображения функций корреляции и частичной корреляции помогут увидеть структуру данных. Купив Times Series, вы сможете проверить достоверность модели и оценить ее параметры, используя остаточные данные и тесты.
Если вам требуется составить прогноз будущих значений, продукт Times Series также может в этом помочь. В пакет включены такие стандартные процедуры прогнозирования, как наилучший линейный предиктор и аппроксимация наилучшего линейного предиктора. Прогнозируемые значения мгновенно обновляются при добавлении новых данных.
Более того, купив Times Series, вы сможете анализировать данные в частотном пространстве. Продукт включает возможности спектрального анализа, использующие преобразования Фурье и другие численные методы.