Der Modellansatz: Modell020 - Zeitreihen
Bei genauem Hinsehen finden wir die Naturwissenschaft und besonders Mathematik überall in unserem Leben, vom Wasserhahn über die automatischen Temporegelungen an Autobahnen, in der Medizintechnik bis hin zum Mobiltelefon. Woran die Forscher, Absolventen und Lehrenden in Karlsruhe gerade tüfteln, erfahren wir im Modellansatz Podcast aus erster Hand.
Zeitreihen erleben wir bei Aktienkursen, seismischen Messungen, Wetterbeobachtungen, Wahlen und vielem mehr. Franziska Lindner befasst sich deshalb mit der Zeitreihenanalyse und wie man mit mathematischen Methoden und Statistik Aussagen über die Struktur der Zeitreihen, Ereignisse im Zeitverlauf und Prognosen mit Konfidenzbereichen bestimmen kann. Im Gespräch mit Gudrun Thäter erläutert sie das Prinzip der Stationarität und den Einsatz der Fourieranalyse und das statistische Resampling in der Zeitreihenanalyse.
Literatur und Zusatzinformationen
- F. Lindner: The moving Fourier transformation of locally stationary processes with application to bootstrap procedures, Dissertation an der Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014.
- R. Dahlhaus: Fitting time series models to nonstationary processes, The Annals of Statistics 25.1, 1-37, 1997.
- C. Kirch, D. Politis: TFT-bootstrap: Resampling time series in the frequency domain to obtain replicates in the time domain, The Annals of Statistics 39.3: 1427-1470, 2011.