Statistical analysis and forecasting of meteorological data
В данной статье данные о месячной (за декабрь) суточной средней температуре воздуха на
метеорологической станции Ташкент-Обсерватория за период 1904–2023 годов (120 лет наблю-
дений) анализируются с помощью статистических методов для изучения возможностей про-
гнозирования. В работе подробно описаны предварительные исследования временного ряда
(эксплоративный анализ; декомпозиция тренда и сезонности с использованием STL), тесты
на стационарность (ADF и KPSS), идентификация корреляционной структуры (через ACF и
PACF), а также выбор классических моделей, оценка параметров, диагностика моделей и оцен-
ка их прогностических возможностей, включая модели AR, MA, ARMA, ARIMA и SARIMA.
1. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley
& Sons, 2015.
2. Hamilton, J. D. Time Series Analysis. Princeton University Press, 1994.
3. Chatfield, C. The Analysis of Time Series: An Introduction. Chapman & Hall/CRC, 2004.
4. Wei, W. W. S. Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods. Pearson Addison Wesley, 2006.
5. Brockwell, P. J., & Davis, R. A. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer, 2016.
6. Makridakis, S., Wheelwright, S. C., & Hyndman, R. J. Forecasting: Methods and Applications. John Wiley
& Sons, 1998.
7. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. Basic Econometrics. McGraw-Hill/Irwin, 2009.
8. Brockwell, P. J., & Davis, R. A. Introduction to Time Series and Forecasting. Springer, 2016.
9. Ljung, G. M., & Box, G. E. P. On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models. Biometrika, 1978,
65(2), P.297–303.
10. Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. Forecasting: Principles and Practice. OTexts, 201
Copyright (c) 2025 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
