CaterpillarSSA 3.40
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Sur CaterpillarSSA
Le programme est basé sur la puissante méthode sans modèle de l’analyse des séries de temps Caterpillar (un autre nom est SSA - Singular Spectrum Analysis). Il combine les avantages d’autres méthodes avec la simplicité des aides visuelles de contrôle. L’algorithme de base Caterpillar-SSA pour l’analyse des séries de temps unidimensionnelles consiste en la transformation de la série de temps unidimensionnelle en matrice de trajectoire au moyen d’une procédure de retard (ce qui donne le nom à l’ensemble de la technique); Décomposition de la valeur singulière de la matrice de trajectoire; reconstruction de la série de temps originale basée sur un certain nombre d’eigenvectors sélectionnés. Le résultat du traitement Caterpillar-SSA est une décomposition naturelle de la série de temps en plusieurs composants, qui peuvent souvent être identifiés comme des tendances, des saisonnalités et d’autres séries oscillatoires, ou composants de bruit. La méthode peut être naturellement étendue à la prévision des séries de temps et de ses composants, au traitement des séries de temps multidimensionnelles et à la détection des points de changement. Les idées "Caterpillar" ont été développées indépendamment en Russie (Saint-Pétersbourg, Moscou) ainsi qu’au Royaume-Uni et aux États-Unis (sous le nom de SSA; c’est-à-dire singular spectrum analysis). Le nouveau livre "Analysis of Time Series Structure: SSA and Related Techniques", auteurs sont N. Golyandina, V. Nekrutkin et A. Zhigljavsky, fournit une description attentive et lucide de la théorie générale et de la méthodologie de l’ASS (en anglais, Chapman&Hall/CRC, voir http://www.gistatgroup.com/cat/). La méthode est un outil puissant et utile d’analyse des séries de temps en météorologie, hydrologie, géophysique, climatologie et, selon notre expérience, en économie, biologie, physique, médecine et autres sciences; c’est-à-dire où les séries de temps courtes et longues, unidimensionnelles et multidimensionnelles, stationnaires et nonstationnaires, presque déterministes et bruyantes doivent être analysées. Nous sommes sûrs que dans un proche avenir "Caterpillar"-like méthodes se classeront parmi les méthodes de base de l’analyse des séries de temps et seront inclus dans les logiciels statistiques standard.