MUSTAQIL ISH

KIRISH Dinamika qatorlarini qayta ishlashning statistik usullari hozirgi kunda turli fan sohalarida, jumladan, iqtisodiyot, moliya, muhandislik, tibbiyot, ekologiya, ijtimoiy fanlar va boshqa ko'plab yo'nalishlarda ma'lumotlarni tahlil qilish va bashorat qilishning asosiy vositalaridan biri sifatida muhim ahamiyat kasb etadi. Zamonaviy dunyoda ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi va ularning murakkabligi dinamika qatorlarini chuqur va aniq tahlil qilishga bo'lgan ehtiyojni yanada oshirmoqda. Iqtisodiy o'sish ko'rsatkichlari, fond birjasi indekslari, inflyatsiya darajasi, ob-havo o'zgarishlari, epidemiologik tarqalish modellari, sanoat ishlab chiqarish hajmlari va iste'molchilar xatti-harakatlari kabi ma'lumotlar doimiy ravishda vaqt o'tishi bilan o'zgarib boruvchi dinamika qatorlariga yorqin misol bo'la oladi. Ushbu qatorlarning tabiati, ulardagi mavsumiy tebranishlar, uzoq muddatli tendensiyalar, siklik o'zgarishlar va g'irayotlar (anomaliyalar) aniqlanishi va tushunilishi kerak bo'lgan murakkab tuzilmalarni o'z ichiga oladi. Mavzuning dolzarbligi shundaki, dinamika qatorlarini samarali qayta ishlash real dunyo muammolarini hal qilishda aniqroq qarorlar qabul qilish imkonini beradi. Masalan, moliyaviy bozorlarda sarmoyaviy xatarlarni baholash va portfellarni optimallashtirish, iqtisodiyotda kelajakdagi iqtisodiy sharoitlarni prognoz qilish va siyosiy qarorlar qabul qilish, ishlab chiqarishda talabni bashorat qilish va resurslarni samarali taqsimlash, tibbiyotda kasalliklar tarqalishini kuzatish va nazorat qilish kabi vazifalar dinamika qatorlari tahlili yordamida amalga oshiriladi. Shu bilan birga, zamonaviy ma'lumotlar massivlari ko'pincha shovqin, yetishmayotgan ma'lumotlar, stasionar bo'lmagan xususiyatlar va chiziqli bo'lmagan bog'lanishlarni o'z ichiga oladi, bu esa ularni qayta ishlash uchun an'anaviy statistik usullarning imkoniyatlarini kengaytirish yoki yangi yondashuvlarni ishlab chiqishni taqozo etadi. Katta ma'lumotlar (Big Data) davrida dinamika ...