Utilizarea seriilor de timp pentru a analiza modelele fractale pe termen lung

Titlul original:

Using Time Series to Analyze Long-Range Fractal Patterns

Conținutul cărții:

Using Time Series to Analyze Long Range Fractal Patterns prezintă metode de descriere și analiză a dependenței și neregularității în serii lungi de timp. Neregularitatea se referă la cicluri care sunt similare în aparență, dar, spre deosebire de modelele sezoniere mai familiare oamenilor de știință din domeniul social, se repetă pe o scară de timp care nu este fixă.

Până în prezent, aplicarea acestor metode a implicat în principal analiza sistemelor dinamice din afara științelor sociale, dar acest volum face posibilă explorarea și documentarea modelelor fractale în sistemele sociale dinamice de către oamenii de știință din domeniul social. Autorul Matthijs Koopmans se concentrează pe două abordări generale ale neregularității în serii lungi de timp: modele autoregresive de medii mobile integrate fracțional și analiza densității spectrale de putere.

El demonstrează metodele prin două tipuri de exemple: simulări care ilustrează modelele care ar putea fi întâlnite și servesc drept punct de referință pentru interpretarea modelelor din datele reale; și, în al doilea rând, exemple din științele sociale, cum ar fi date pe termen lung privind cifrele lunare ale șomajului, ratele zilnice de frecvență școlară; numărul zilnic de nașteri la adolescenți și date din sondajele săptămânale privind orientarea politică. Datele și scripturile R pentru reproducerea analizelor sunt disponibile pe un site web însoțitor.