Zaman Serisi Analizi
Time-series Analysis
Tanım
Tek bir değişkenin ardışık zaman aralıklarında tekrar eden ölçümlerle kaydedilen değişimlerini inceleyen ve geleceğe yönelik öngörüler sunan istatistiksel bir yöntemdir.
Örnek Vaka / Uygulama
Bilişsel davranışçı terapi alan bir panik bozukluk hastasının, tedavi süreci boyunca 12 hafta boyunca her gün kaygı şiddetini 1 ile 10 arasında puanlaması ve bu verilerin zaman serisi analiziyle incelenerek terapötik müdahalelerin etkinliğindeki trendlerin ve ani dalgalanmaların tespit edilmesi.
Derin Analiz
Zaman serisi analizi, verinin kendi içindeki zamansal bağımlılığını (otokorelasyon), uzun vadeli yönelimlerini (trend) ve periyodik dalgalanmalarını (mevsimsellik) modelleyen gelişmiş bir istatistiksel yaklaşımdır. Kesitsel (cross-sectional) analizlerin aksine, verinin anlık bir kesitini değil, zaman ekseni boyunca sergilediği dinamik akışı izler. Klinik psikoloji ve nörobilimde; gün aşırı ölçülen depresyon skorları, EKG sinyalleri veya fMRI zaman serisi verilerindeki hemodinamik tepki değişimlerinin modellenmesinde kritik öneme sahiptir. Veri setinin durağanlık (stationarity) varsayımlarını sağlayıp sağlamadığı, ARIMA ve üstel düzeltme modellerinin seçimi açısından analitik sürecin temelini oluşturur.
Etimoloji
İngilizce 'time' (zaman, Eski İngilizce 'tīma') + 'series' (dizi, sıra, Latince 'serere' [bağlamak, örümcek ağı örmek gibi bir araya getirmek]) sözcüklerinin birleşiminden oluşan analitik bir terim.
Karıştırmayın
Kesitsel analiz (cross-sectional analysis) ile karıştırılır; kesitsel analiz veriyi tek bir zaman noktasında toplarken, zaman serisi analizi aynı değişkeni uzunlamasına bir zaman çizelgesinde takip eder.
Keşfetmeye Devam Edin
Otokorelasyon
Otokorelasyon
Autocorrelation
Zaman serisi verilerinde, bir değişkenin ardışık gözlemleri arasındaki istatistiksel ilişkiyi ifade eden matematiksel durum.
İncele
Durağanlık
Durağanlık
Stationarity
Zaman serisi verilerinde ortalama, varyans ve otokorelasyon yapısının zaman içinde değişmeyerek sabit kalması özelliği.
İncele