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Zeitreihenanalyse

  • Peter P. EcksteinEmail author
Chapter
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Zusammenfassung

Gegenstand. Die Zeitreihenanalyse hat die statistische Beschreibung und die kurzfristige statistische Vorhersage von zeitlich geordneten Merkmalswerten eines oder mehrerer metrischer Merkmale mit Hilfe mathematisch-statistischer Verfahren und Modelle zum Gegenstand. Im Unterschied zur Regressionsanalyse, die auf die Modellierung der statistischen Abhängigkeit eines zu erklärenden Merkmals von einem oder mehreren erklärenden Merkmalen abstellt, steht in der Zeitreihenanalyse die Modellierung der statistischen Abhängigkeit eines zeitlich geordneten metrischen Merkmals von der Zeit und/oder von seinen vorhergehenden und/oder nachfolgenden Werten im Vordergrund.

Zielstellung. Das Ziel dieses Kapitels besteht darin, anhand praktischer Sachverhalte paradigmatisch zu zeigen, wie in SPSS unter Verwendung grafischer und numerischer Verfahren die statistische Analyse von unterjährigen Zeitreihendaten bewerkstelligt werden kann. Dabei stehen Bau und Interpretation sowohl von methodisch einfachen als auch von methodisch anspruchsvollen Zeitreihenmodellen im Vordergrund. In die paradigmatischen Betrachtungen eingeschlossen ist die Verwendung der konstruierten Zeitreihenmodelle für kurzfristige statistische Vorausberechnungen.

Schlüsselwörter

ARIMA-Modell Autokorrelation Beobachtungszeitraum BOX-JENKINS-Verfahren Ex-post-Prognose Gleitende Durchschnitte Korrelogramm Partielle Autokorrelation Prognosezeitraum Residualanalyse Sequenzdiagramm Stochastischer Prozess Trend-Saison-Modell Zeitreihe 

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© Springer Fachmedien Wiesbaden 2016

Authors and Affiliations

  1. 1.HTW BerlinBerlinDeutschland

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