Onderzoek naar tijdregelingen is een feitelijke procedure die de informatie over tijdregelingen of het onderzoek naar patronen beheert. Tijdschikkingsinformatie houdt in dat de informatie in een verloop van specifieke tijdspannes of interims is. De informatie wordt in drie soorten onderverdeeld:

Informatie over de tijdsindeling: Veel percepties over de kwaliteiten die een variabele bij verschillende gelegenheden aanneemt.

Dwarsdoorsnede-informatie: Gegevens van ten minste één factor, verzameld op een gelijkaardig tijdstip.

Samengevoegde informatie: Een mix van informatie over de tijdsindeling en informatie over de dwarsdoorsnede.

Voorwaarden en ideeën:

Vertrouwen: Afhankelijkheid zinspeelt op de relatie van twee percepties met een vergelijkbare variabele, die zich eerder richtte.

Stationariteit: Toont de gemiddelde schatting van de opstelling die de resterende delen consistent zijn over een tijdsbestek; in het geval dat effecten uit het verleden zich verzamelen en de kwaliteiten toenemen in de richting van eindeloosheid, wordt op dat moment niet voldaan aan de stationariteit.

Verschillend: Gebruikt om de regeling stationair te maken, om het patroon te ontleden, en om de autoverbindingen te controleren; in elk geval, vereisen de enige tijdregelingonderzoeken geen differentieert en de overgedifferentieerde regeling kan tot verkeerde meters leiden.

Detail: Kan het testen van de directe of niet-rechtstreekse verbindingen van afdelingsfactoren omvatten door gebruik te maken van modellen, bijvoorbeeld ARIMA, ARCH, GARCH, VAR, Co-combinatie, enzovoort.

Exponentiële afvlakking in tijdregeling onderzoek: Deze techniek voorspelt de ene volgende periode, afhankelijk van het verleden en de huidige waarde. Het omvat het middelen van informatie met als einddoel dat de niet-systematische delen van elk individueel geval of elke perceptie tegen elkaar opwegen. De exponentiële afvlakkingstechniek wordt gebruikt om de kortstondige predikatie te voorzien. Alpha, Gamma, Phi en Delta zijn de parameters die de impact van de informatie over de tijdsindeling meten. Alfa wordt gebruikt wanneer de regelmaat afwezig is in de informatie. Gamma wordt gebruikt wanneer een schikking een patroon in de informatie heeft. Delta wordt gebruikt wanneer de regelmaatcycli in de informatie beschikbaar zijn. Een model wordt toegepast door het voorbeeld van de informatie. Buig passend in tijd rangschikkingsonderzoek: Curve fitting terugval wordt gebruikt wanneer informatie in een niet-rechtstreekse relatie staat. De bijbehorende voorwaarde toont het niet-rechtstreekse gedrag:

Ondergeschikte variabele, waarbij het geval het opeenvolgende casusnummer is.

Buigaanpassing kan worden uitgevoerd door “terugval” te kiezen uit het onderzoeksmenu en daarna “buigschatting” te kiezen uit de terugvalkeuze. Selecteer op dat punt “nodig om recht te buigen”, “controle”, “kwadratisch”, “kubusvormig”, “achterwaarts”, “berekend”, “exponentieel” of “overig”.