Professionelle statistische Analyse Ihrer Zeitreihendaten
CSV-Datei hochladen
Format: Zeit/Datum in Spalte 1, Wertspalten ab Spalte 2
── oder ──
Zeitreihe bearbeiten
Der Export enthält die Zeitspalte sowie alle Original-, bereinigten und transformierten Zeitreihen im selben Format wie ein Upload – die Datei kann also direkt wieder in diesen Zeitreihen-Analysator geladen werden.
1. Fehlende Werte ersetzen
Vorschau: Original vs. gewählte Methode
Vergleich aller Methoden an den Lücken
Originalwerte & mögliche Lückenschließer
Zeigt für jede Lücke, welchen Wert die verschiedenen Verfahren einsetzen würden. Aktuell gewähltes Verfahren ist hervorgehoben.
2. Transformation
Transformation: Original vs. transformierte Reihe
Statistische Kennzahlen
Kennzahlen-Erklärung:
• Modus: Häufigster Wert in den Daten
• Q1/Q3: 25% bzw. 75% Quartile (Box-Grenzen)
• IQR: Interquartilsabstand (Q3 - Q1)
• Schiefe: Asymmetrie der Verteilung (0 = symmetrisch, >0 = rechtsschief, <0 = linksschief)
• Kurtosis: "Wölbung" der Verteilung (0 = normal, >0 = spitz, <0 = flach)
Trendfunktion
Definition: x = Index der Datenpunkte (0, 1, 2, 3, ...),
y = Werte der ausgewählten Zeitreihe. Die Trendfunktion approximiert den Verlauf der Zeitreihe.
Gütemaße:
• R²: Anteil der erklärten Varianz (0-1, höher = besser)
• Adj. R²: Angepasstes R², berücksichtigt Anzahl der Parameter
• RMSE: Root Mean Squared Error (niedriger = besser)
• MAE: Mean Absolute Error (niedriger = besser)
Autokorrelationsanalyse
ACF (Autokorrelationsfunktion): Zeigt lineare Abhängigkeiten zwischen Beobachtungen. PACF (Partielle ACF): Korrelation ohne Einfluss dazwischenliegender Lags. Ljung-Box Test: Prüft, ob Autokorrelationen signifikant von Null verschieden sind.
Glättung
Zeitreihen-Zerlegung
Trend: Langfristige Entwicklung der Zeitreihe Saisonale Komponente: Wiederkehrende Muster innerhalb der Periode Restkomponente: Zufällige Schwankungen nach Entfernung von Trend und Saisonalität Additiv: Y = Trend + Saisonal + Rest | Multiplikativ: Y = Trend × Saisonal × Rest