Ce sunt graficele din seria timpului?
Share
O caracteristică a datelor pe care poate doriți să o luați în considerare este cea a timpului. Un grafic care recunoaște această ordonare și afișează modificarea valorilor unei variabile pe măsură ce progresează timpul se numește grafic al seriei de timp.
Să presupunem că doriți să studiați climatul unei regiuni pentru o lună întreagă. În fiecare zi la prânz observați temperatura și scrieți-o într-un jurnal. Cu aceste date s-ar putea face o varietate de studii statistice. Puteți găsi media sau temperatura medie a lunii. Puteți construi o histogramă care să afișeze numărul de zile în care temperaturile ating un anumit interval de valori. Dar toate aceste metode ignoră o parte din datele pe care le-ați colectat.
Deoarece fiecare dată este asociată cu citirea temperaturii pentru ziua respectivă, nu trebuie să vă gândiți la date ca la întâmplare. În schimb, puteți utiliza timpurile acordate pentru a impune o ordine cronologică asupra datelor.
Construirea unui grafic al seriei de timp
Pentru a construi un grafic al seriei de timp, trebuie să analizați ambele piese din setul de date împerecheate. Începeți cu un sistem standard de coordonate carteziene. Axa orizontală este utilizată pentru a reprezenta creșterile datei sau orei, iar axa verticală este utilizată pentru a reprezenta variabila valorilor pe care le măsurați. Procedând astfel, fiecare punct al graficului corespunde unei date și unei cantități măsurate. Punctele din grafic sunt conectate de obicei prin linii drepte în ordinea în care apar.
Utilizări ale unui grafic al seriei de timp
Graficele seriilor de timp sunt instrumente importante în diferite aplicații ale statisticilor. Când se înregistrează valori ale aceleiași variabile pe o perioadă lungă de timp, uneori este dificil să se discerne orice tendință sau model. Cu toate acestea, odată ce aceleași puncte de date sunt afișate grafic, unele funcții scapă. Graficele seriilor de timp fac ca tendințele să fie ușor de remarcat. Aceste tendințe sunt importante, deoarece pot fi folosite pentru a proiecta în viitor.
Pe lângă tendințe, vremea, modelele de afaceri și chiar populațiile de insecte prezintă modele ciclice. Variabila studiată nu prezintă o creștere sau scădere continuă, ci în schimb, urcă și coboară în funcție de perioada anului. Acest ciclu de creștere și descreștere poate continua pe termen nelimitat. Aceste modele ciclice sunt ușor de observat cu un grafic al seriei de timp.
Un exemplu de grafic al seriei de timp
Puteți utiliza setul de date din tabelul de mai jos pentru a construi un grafic al seriei de timp. Datele provin de la Biroul de recensământ al SUA și raportează populația rezidentă din SUA între 1900 și 2000. Axa orizontală măsoară timpul în ani, iar axa verticală reprezintă numărul de persoane din SUA Graficul ne arată o creștere constantă a populației care este aproximativ o linie dreaptă. Apoi panta liniei devine mai accentuată în timpul Baby Boom.
Date privind populația Statelor Unite 1900-2000
| An | populație |
| 1900 | 76094000 |
| 1901 | 77584000 |
| 1902 | 79163000 |
| 1903 | 80632000 |
| 1904 | 82166000 |
| 1905 | 83822000 |
| 1906 | 85450000 |
| 1907 | 87008000 |
| 1908 | 88710000 |
| 1909 | 90490000 |
| 1910 | 92407000 |
| 1911 | 93863000 |
| 1912 | 95335000 |
| 1913 | 97225000 |
| 1914 | 99111000 |
| 1915 | 100546000 |
| 1916 | 101961000 |
| 1917 | 103268000 |
| 1918 | 103208000 |
| 1919 | 104514000 |
| 1920 | 106461000 |
| 1921 | 108538000 |
| 1922 | 110049000 |
| 1923 | 111947000 |
| 1924 | 114109000 |
| 1925 | 115829000 |
| 1926 | 117397000 |
| 1927 | 119035000 |
| 1928 | 120509000 |
| 1929 | 121767000 |
| 1930 | 123077000 |
| 1931 | 12404000 |
| 1932 | 12484000 |
| 1933 | 125579000 |
| 1934 | 126374000 |
| 1935 | 12725000 |
| 1936 | 128053000 |
| 1937 | 128825000 |
| 1938 | 129825000 |
| 1939 | 13088000 |
| 1940 | 131954000 |
| 1941 | 133121000 |
| 1942 | 13392000 |
| 1943 | 134245000 |
| 1944 | 132885000 |
| 1945 | 132481000 |
| 1946 | 140054000 |
| 1947 | 143446000 |
| 1948 | 146093000 |
| 1949 | 148665000 |
| 1950 | 151868000 |
| 1951 | 153982000 |
| 1952 | 156393000 |
| 1953 | 158956000 |
| 1954 | 161884000 |
| 1955 | 165069000 |
| 1956 | 168088000 |
| 1957 | 171187000 |
| 1958 | 174149000 |
| 1959 | 177135000 |
| 1960 | 179979000 |
| 1961 | 182992000 |
| 1962 | 185771000 |
| 1963 | 188483000 |
| 1964 | 191141000 |
| 1965 | 193526000 |
| 1966 | 195576000 |
| 1967 | 197457000 |
| 1968 | 199399000 |
| 1969 | 201385000 |
| 1970 | 203984000 |
| 1971 | 206827000 |
| 1972 | 209284000 |
| 1973 | 211357000 |
| 1974 | 213342000 |
| 1975 | 215465000 |
| 1976 | 217563000 |
| 1977 | 21976000 |
| 1978 | 222095000 |
| 1979 | 224567000 |
| 1980 | 227225000 |
| 1981 | 229466000 |
| 1982 | 231664000 |
| 1983 | 233792000 |
| 1984 | 235825000 |
| 1985 | 237924000 |
| 1986 | 240133000 |
| 1987 | 242289000 |
| 1988 | 244499000 |
| 1989 | 246819000 |
| 1990 | 249623000 |
| 1991 | 252981000 |
| 1992 | 256514000 |
| 1993 | 259919000 |
| 1994 | 263126000 |
| 1995 | 266278000 |
| 1996 | 269394000 |
| 1997 | 272647000 |
| 1998 | 275854000 |
| 1999 | 279040000 |
| 2000 | 282224000 |
