Geforce3M3
Urgestein
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D.h. du möchtest erkennen ab wann der Mittelwert und/oder die Varianz sich beginnt signifikant zu ändern und am besten natürlich bevor es offensichtlich wird und der letzte Depp es erkennt?Mich interessiert wenig, wie hoch oder tief es geht. Mir würde reichen, wenn ich mit 70% (ach selbst 60% wäre lukrativ) Genauigkeit deutliche Ausschläge nach oben oder unten erkennen könnte.
Eine Möglichkeit dafür wäre eine sliding window analyse. Eine vereinfachte Grafik dazu: https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1000/0*dc5qMH00R5MqYRg_.png
Stelle dir nun deine time series nach Wahl vor. Du würdest 1) die größe des Windows festlegen, d.h. wieviele Datenpunkte es enthält, und 2) wie groß der Schritt ist mit dem das Window jedesmal weiter nach rechts geschoben wird. Man kann also die Überlappung (oder eben keine Überlappung) der Windows einstellen.
Jetzt beginnst du mit deinem fest definierten Window die time series abzufahren. In jedem window (!) berechnest du z.B. den Mittelwert. Danach kannst du die time-series der berechneten Mittelwerte plotten. Du erhälst also eine neue time series die dir die Entwicklung des Mittelwerts anzeigt. Hier kann man eventuell früher sehen ab wann der Mittelwert deutlicher anfängt zu schwanken (oder nach oben oder unten auszubrechen) bevor es jeder auf den Rohdaten erkennt. Man könnte es z.B. so coden dass für jeden neuen Mittelwert ein statistischer Test durchgeführt wird und man schaut ob jeder neue Mittelwert signifikant von den vorherigen abweicht, beispielsweise mit einem alpha Niveau von 5%, also mit 95% "Genauigkeit".
Sliding window analysen werden übrigens auch von Analysten für sowas verwendet, soweit mir bekannt.
Nein! Statistik wird in zwei obergeordnete Bereiche eingeteilt:Aber ist Statistik nicht immer historisch, also rückwirkend?
1. Deskriptive Statistik
2. Inferenzstatistik
Die deskriptive Statistik analysiert und beschreibt die erhobenen Daten. In der Inferenzstatistik werden auch Vorhersagen bzw. Prognosen unternommen etc.
