HÜBNEROVÁ, Zuzana. Modeling of Trends in Time Series based on Maximum Autocorrelation Factors. In XVIII. letná škola biometriky BIOMETRICKÉ METÓDY A MODELY V PÔDOHOSPODÁRSKEJ VEDE, VÝSKUME A VÝUČBE. Nitra: Agentúra Slovenskej akadémie pôdohospodárskych vied, 2008, p. 59-66, 6 pp. ISBN 978-80-89162-31-4.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Modeling of Trends in Time Series based on Maximum Autocorrelation Factors
Name in Czech Modelování trendu časových řad pomocí maximálních autokorelačních faktorů
Authors HÜBNEROVÁ, Zuzana (203 Czech Republic, guarantor).
Edition Nitra, XVIII. letná škola biometriky BIOMETRICKÉ METÓDY A MODELY V PÔDOHOSPODÁRSKEJ VEDE, VÝSKUME A VÝUČBE, p. 59-66, 6 pp. 2008.
Publisher Agentúra Slovenskej akadémie pôdohospodárskych vied
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10103 Statistics and probability
Country of publisher Slovakia
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
RIV identification code RIV/00216224:14310/08:00027093
Organization unit Faculty of Science
ISBN 978-80-89162-31-4
Keywords in English Maximum autocorrelation factor; Trend; Time series; Ozone;
Tags Maximum autocorrelation factor, ozone, Time series, trend
Tags Reviewed
Changed by Changed by: Mgr. Zuzana Hübnerová, Ph.D., učo 22134. Changed: 7/1/2009 10:11.
Abstract
Description of trends in concurrent time series can be based on a nonparametric method suggested by P. Switzer [Analysis of Monitoring Data for Time Trends Using Maximum Autocorrelation Factors. International Association of Mathematical Geology, IAMG06, Liege. 2006]. In this approach, trends in individual time series are expressed as linear combinations of a chosen number of maximal autocorrelation factors an analogy of principal components focusing on the autocorrelation instead of the variance of a component. This paper describes basic ideas and chosen properties of the maximum autocorrelation factors analysis. An application of the considered method in analysis of trends of ozone time series at chosen European monitoring stations is also presented.
Abstract (in Czech)
Popis trendů souběžných časových rad je možné založit na neparametrickém přístupu navrženém P. Switzerem [Analysis of Monitoring Data for Time Trends Using Maximum Autocorrelation Factors. International Association of Mathematical Geology, IAMG06, Liege. 2006]. Při této metodě jsou trendy jednotlivých časových rad vyjádřeny jako lineární kombinace zvoleného poctu maximálních autokorelačních faktoru, obdoby hlavních komponent zohledňující autokorelaci namísto rozptylu komponent. V článku jsou popsány základní principy a vybrané vlastnosti analýzy maximálních autokorelačních faktorů. Poznámky o metodě jsou doplněny aplikaci při analýze trendů časových rad ozónu ve vybraných Evropských monitorovacích stanicích.
Links
MSM0021622418, plan (intention)Name: DYNAMICKÁ GEOVIZUALIZACE V KRIZOVÉM MANAGEMENTU
Investor: Ministry of Education, Youth and Sports of the CR, Dynamic Geovisualisation in Crises Management
PrintDisplayed: 8/6/2024 09:19