Яка різниця між просторовим рядом і часовим рядом?

Дані часових рядів можна використовувати для аналізу тенденцій, моделей і циклів у даних, а також для прогнозування майбутніх значень на основі минулої поведінки. Просторові дані – це тип даних, який складається зі спостережень однієї чи кількох змінних у різних місцях у просторі, як-от висота над рівнем моря, тип ґрунту чи густота населення. 4 лютого 2024 р.

Просторове відноситься до простору. Часовий відноситься до часу. Просторово-часовий, або просторово-часовий, використовується в аналізі даних, коли дані збираються як у просторі, так і в часі.

Просторові часові ряди поєднує аналіз часових рядів з аналізом просторових рядів. Часові ряди – це особливий спосіб аналізу набору точок даних, зібраних за певний проміжок часу.

Просторовий ряд визначається як набір спостережень за змінною, впорядкованою відносно двох просторових координат. Таким даним зазвичай бракує статистичної незалежності.

Типи моделей часових рядів Ковзне середнє (MA), авторегресійне (AR) та авторегресивне інтегроване ковзне середнє (ARIMA) є кілька типових прикладів. Ідеальну модель слід вибирати на основі кожного часового ряду, оскільки різні моделі дають різні результати для одного й того самого набору даних.

Часова складність алгоритму кількісно визначає кількість часу, необхідного алгоритму для виконання, як функцію довжини вхідних даних. Подібним чином, просторова складність алгоритму кількісно визначає обсяг простору або пам’яті, який займає алгоритм для виконання, як функцію довжини вхідних даних.