Discrete time series can arise in s

Discrete time series can arise in several ways. Given a continuous time
series, we could read off (or digitize) the values at equal intervals of time to give
a discrete series called a sampled series. Another type of discrete series occurs
when a variable does not have an instantaneous value but we can aggregate (or
accumulate) the values over equal intervals of time. Examples of this type are
exports measured monthly and rainfall measured daily. Finally, some time
series are inherently discrete, an example being the dividend paid by a
company to shareholders in successive years.
Much statistical theory is concerned with random samples of independent
observations. The special feature of time-series analysis is the fact that
successive observations are usually not independent and that the analysis must
take into account the time order of the observations. When successive
observations are dependent, future values may be predicted from past
observations. If a time series can be predicted exactly, it is said to be
deterministic. But most time series are stochastic in that the future is only
partly determined by past values, so that exact predictions are impossible and
must be replaced by the idea that future values have a probability distribution
which is conditioned by a knowledge of past values.

Kết quả (Việt) 1:

Thời gian rời rạc loạt có thể phát sinh trong một số cách. Đưa ra một thời gian liên tục hàng loạt, chúng tôi có thể đọc ra (hoặc số hoá) các giá trị tương đương khoảng thời gian để cung cấp cho một loạt rời rạc được gọi là một loạt phim lấy mẫu. Một loại rời rạc loạt xảy ra Khi một biến không có một giá trị tức thời, nhưng chúng tôi có thể tổng hợp (hoặc ««tích lũy) các giá trị trong khoảng thời gian bằng thời gian. Ví dụ về loại này là xuất khẩu đo hàng tháng và lượng mưa đo được hàng ngày. Cuối cùng, một số thời gian loạt là vốn đã rời rạc, một ví dụ là việc chia cổ tức được trả tiền bởi một công ty cho các cổ đông trong những năm kế tiếp. Lý thuyết thống kê nhiều là có liên quan với mẫu ngẫu nhiên độc lập quan sát. Các tính năng đặc biệt của phân tích chuỗi thời gian là một thực tế rằng quan sát liên tiếp là thường không độc lập và phân tích phải đưa vào tài khoản thứ tự thời gian của các quan sát. Khi liên tiếp quan sát là phụ thuộc, các giá trị trong tương lai có thể được dự đoán từ quá khứ quan sát. Nếu một chuỗi thời gian có thể dự đoán chính xác, nó được gọi là xác định. Nhưng hầu hết thời gian series là ngẫu nhiên mà tương lai là chỉ một phần được xác định bởi giá trị trong quá khứ, do đó dự đoán chính xác là không thể và phải được thay thế bởi những ý tưởng rằng các giá trị trong tương lai có một phân phối xác suất đó điều kiện của một kiến thức về các giá trị trong quá khứ.

Kết quả (Việt) 2:

Rời rạc chuỗi thời gian có thể phát sinh trong một số cách. Cho một thời gian liên tục
loạt, chúng ta có thể đọc ra (hoặc số hóa) các giá trị tại các khoảng thời gian bằng nhau để cung cấp cho
một loạt rời rạc được gọi là một loạt mẫu. Một loại loạt rời rạc xảy ra
khi một biến không có một giá trị tức thời, nhưng chúng ta có thể tổng hợp (hoặc
tích lũy) các giá trị trong khoảng thời gian bằng nhau. Các ví dụ của loại này được
xuất khẩu được đo hàng tháng và lượng mưa đo hàng ngày. Cuối cùng, một thời gian
loạt vốn đã rời rạc, một ví dụ là cổ tức được trả bởi một
công ty cho các cổ đông trong những năm kế tiếp.
Lý thuyết thống kê Phần lớn là có liên quan với các mẫu ngẫu nhiên độc lập
quan sát. Các tính năng đặc biệt của phân tích chuỗi thời gian là một thực tế rằng
các quan sát liên tiếp thường không phải là độc lập và các phân tích phải
đưa vào tài khoản theo thứ tự thời gian của các quan sát. Khi tiếp
quan sát phụ thuộc, giá trị tương lai có thể được dự đoán từ trước
quan sát. Nếu một chuỗi thời gian có thể dự đoán chính xác, nó được cho là
xác định. Nhưng hầu hết các chuỗi thời gian là ngẫu nhiên trong tương lai mà chỉ
phần được xác định bởi giá trị quá khứ, để dự đoán chính xác là không thể và
phải được thay thế bởi ý tưởng rằng giá trị tương lai có một phân bố xác suất
được quy định bởi một kiến thức về các giá trị quá khứ.