Статистический советник

Связи, зависящие от времени (лаговые)

Используйте АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ: Этот модуль предоставляет широкий выбор средств для описания и анализа зависимостей между временными рядами, сдвинутыми друг относительно друга на определенный лаг. Например, расходы на рекламу могут коррелировать с объемом продаж, но с некоторым опозданием (поскольку эффект от рекламы проявляется не сразу). Переменная может также коррелировать сама с собой, с некоторым сдвигом (задержкой). Например, объем розничных продаж может иметь регулярный 12-ти месячный цикл с наибольшим значением в декабре. Если записать ежемесячные продажи в файл данных, то каждое наблюдение может довольно сильно коррелировать с наблюдением, находящимся на 12 позиций ранее (т.е. с наблюдением, сдвинутым на лаг 12). Такие корреляции называют автокорреляциями (т.к. они показывают зависимости между членами одного ряда).

Анализ распределенных лагов (доступный в этом модуле) - это особый метод анализа зависимостей сдвинутых относительно друг друга временных рядов. Иногда этот метод называют динамической регрессией, т.к. он развивает методы обычной регрессии на временные ряды. Для получения более устойчивых оценок коэффициентов регрессии используется метод Алмона.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. В этом модуле могут быть построены нейронные сети для предсказания лаговых переменных отклика.