Analýza časových řad s využitím prostředí R – Lenka Vozárová
Lenka Vozárová
Diplomová práce
Analýza časových řad s využitím prostředí R
Time series analysis with R
Anotace:
Táto diplomová práca sa zaoberá analýzou časových radov so zameraním na exponenciálne vyrovnávanie. Cieľom práce je popis základných vlastností časových radov, dekompozícia (rozklad) časového radu na trendovú, sezónnu, cyklickú a náhodnú zložku. Následne sú popísané metódy na modelovanie trendovej zložky a to pomocou trendových funkcií a exponenciálneho vyrovnávania. Na záver je ukázaný princíp tvorby …víceAbstract:
This master's thesis deals with the time series analysis focusing on exponential smoothing. The aim of this work is describing basic properties of time series, time series decompositon into trend, seasonal, cyclic and random component. Afterwards, there are described methods for modeling trend component with trend functions and exponential smoothing. At the end is shown principle of making predictions …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2016
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/115991
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 31. 5. 2016
- Vedoucí: Martina Litschmannová
- Oponent: Jan Kracík
Citační záznam
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS) se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB - Technická univerzita OstravaVŠB - Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Výpočetní matematika
Práce na příbuzné téma
-
Anomálie senzorů automobilu
Marek Halás -
Implementácia intervalovej Holtovej metódy v jazyku R
Dávid Veliký -
Neparametrický odhad spolehlivosti a odhad trendové složky
Tomáš ŤOUPAL -
Time Series Forecasting Using Machine Learning
Katarína Hertelová -
Unsupervised Time Series Anomaly Detection on Virtualisation host networks
Andrej Černek -
Development of Time Series AI Framework and Blood Glucose Level Forecasting
Andrej Kubanda -
Využití Time Series databází v energetice
Lukáš Kučera -
Time series Analysis
Vojtěch Kotík