Zaman Serisi Nedir?

Bir zaman serisi, belirli bir zaman periyodu boyunca sıralanmış veri noktalarının bir listesi olarak düşünülebilir. Veriler eşit aralıklarla alınarak tutulmaktadır. Bir veri setinin zaman serisi olması için zamana bağlı değişim olması gerekir. Birbiri ardına alınan veriler birbirlerini etkileyebilir.

Birçok zaman serisi örneği mevcuttur. Bunlardan bazıları hava durumu kayıtları, ekonomi verileri, güneşteki leke sayıları gibidir. İstatistik, tahminleme (hava durumu vb.), sinyal işleme gibi alanlarda zaman serileri kullanılmaktadır. Aşağıda bir zaman serisi örneği görülmektedir. Tezimde kullandığım verisetine ait bir adet İyonosfer katsayısının belirli bir zaman içerisindeki değerlerini görebiliriz.

Bir zaman serisi incelendiğinde bazı bileşenlere sahip olduğu görülür. Bunlar trend, mevsimsellik, rassallık(düzensizlik), konjonktürel dalgalanmalardır.

  • Trend : Zamana bağlı olarak değerlerin artması veya azalması anlamına gelmektedir. Trend doğrusal veya eğrisel olabilir. Zaman içerisinde trend özelliği göstermeyen seriler de mevcut olabilir. Aşağıdaki şekilde doğrusal trende bir örnek görülmektedir. Görselde zamanla artan bir trend bulunur.

  • Mevsimsellik : Bilinen bir frekansta belirli periyotlardaki değişimlerdir. Örneğin bazı mevsimlerde değerlerin yükselmesi ve her sene aynı zaman aralıklarında benzer davranışlar sergilemesi mevsimsellik olarak isimlendirilebilir. Aşağıdaki örnek her bir farklı renkteki çizgi üç ardışık yılı temsil eder. Her yılın aynı zamanlarındaki değerlerin benzer örüntü göstermesi ile mevsimselliğe örnek olabilir.

  • Konjonktürel dalgalanmalar : Bir zaman serisi bir yıldan uzun olan dalgalanmalara sahipse konjonktürel dalgalanmalara sahiptir denilebilir. Hareketleri genelde prediyodik değildir. Bu döngüsel harekete bazen “İş Döngüsü” ismi verilebilir.
  • Rassallık (Düzensizlik) : Periyodik olmayan düzensiz hareketlerdir. Rastgele şekilde ortaya çıkabilir. Bu dalgalanmaların oluşması önceden tahmin edilemez veya ön görülemezdir. Bileşenlerin hepsi bir zaman serisinde olmak zorunda değildir. Bir tanesini veya hepsini içerebilen zaman serileri mevcuttur.
  • Durağanlık : Zaman serilerinde önemli bir kavram olan durağanlık (stationary), bir seride zamana bağlı olarak istatistiğinin değişmemesi anlamına gelmektedir. Bir zaman serisinde ortalama, varyans, kovaryans zaman ile değişiyorsa bu seri durağan değildir diyebiliriz. Örneğin bir çeşit zaman serisi olan “beyaz gürültü” durağan bir seriye örnektir.

  • Bir zaman serisi analizinin yapılma amaçları alanlara göre değişiklik gösterebilir. Birkaç örnek verecek olursak; istatistik, finans, meteoroloji gibi alanlarda zaman serisi analizinin amacı tahminleme yapmak olabilir. Kontrol mühendisliğinde sinyal tespiti yapmak için zaman serisi analizi yapılabilir. Makine öğrenmesi gibi alanlarda zaman serileri sınıflandırma, anomali tespiti, kümeleme veya tahminleme yapmak için kullanılabilir.

Haberdar olun!

E-bültenimize kayıt olarak tüm yeniliklerimizden haberdar olabilirsiniz.

"Sisasoft İnternet Sitesi kullanım deneyiminizi kişiselleştirmek ve iyileştirmek için çerezler kullanıyoruz. Ziyaretinizi varsayılan ayarlarla gerçekleştirerek Sisasoft Gizlilik Politikası'da belirtilen şekilde çerezlerin kullanımını kabul etmiş oluyorsunuz."

0312 227 06 34