Metody repróbkowania dla niestacjonarnych szeregów czasowych

Ponieważ determinizm układów chaotycznych wskazuje na możliwość ich prognozowania, w kolejnym kroku badań oszacowano największy wykładnik Lapunowa w celu identyfikacji chaosu

• Przetestować różną szerokość okna wygładzania oraz różne metody: simple, Trian- gular, Exponential Simple, Exponential Modified, Cumulative.. • Dokonać ekstrapolacji

Zaproponowano nowy sposób reprezentacji szeregów czasowych i pojęć - węzłów w mapie, przedstawiono sposób oceny jakości pojęć w mapie oraz wskazano sposób

ƒ rozważając kursy walut jako multiułamkowe procesy ruchu Browna, można interpretować punktowe wykładniki Höldera jako lokalne miary ryzyka oraz ich wartości odczytywać

4 wynika, że empiryczne rozkłady błędów prognoz ekstrapo- lacyjnych dla modeli Browna i Holta charakteryzują się wyraźnie niższym roz- stępem niż dla modelu

Zatem znając w przypadku predykcji 10-dniowej ostatnie dziesięć obserwacji każdego z szeregów spokrewnionych z szeregiem bazowym, możemy na podstawie proponowanego

Rozwinięcie tego podejścia w postaci metody wykresów rekurencyjnych RP oraz ilościowej analizy rekurencyjnej RQA powinno pomóc w ujawnieniu objawów determinizmu oraz

Podstawą teoretyczną metody najbliższych sąsiadów jest fakt, że stany układów deterministycznych ewoluują w czasie w podobny sposób. Wagi są dobierane w ten sposób, aby