Załóżmy, że chcesz badać klimat regionu przez cały miesiąc. Każdego dnia w południe notujesz temperaturę i zapisujesz ją w dzienniku. Przy pomocy tych danych można przeprowadzić różnorodne badania statystyczne. Możesz znaleźć oznaczać albo mediana temperatura na miesiąc. Możesz zbudować histogram wyświetlenie liczby dni, w których temperatura osiąga określony zakres wartości. Ale wszystkie te metody ignorują część zebranych danych.
Ponieważ każda data jest powiązana z odczytem temperatury w danym dniu, nie musisz myśleć o danych jako losowych. Zamiast tego możesz użyć podanych czasów, aby nałożyć porządek chronologiczny na dane.
Aby zbudować wykres szeregów czasowych, musisz spojrzeć na oba elementy sparowany zestaw danych. Zacznij od standardu Kartezjański układ współrzędnych. Oś pozioma służy do kreślenia przyrostów daty lub czasu, a oś pionowa służy do kreślenia mierzonych wartości zmiennych. W ten sposób każdy punkt na wykresie odpowiada dacie i zmierzonej ilości. Punkty na wykresie są zwykle połączone liniami prostymi w kolejności, w jakiej występują.
Wykresy szeregów czasowych są ważnymi narzędziami w różnych zastosowaniach Statystyka. Podczas rejestrowania wartości tej samej zmiennej przez dłuższy czas czasami trudno jest dostrzec jakiś trend lub wzorzec. Jednak gdy te same punkty danych są wyświetlane graficznie, niektóre funkcje wyskakują. Wykresy szeregów czasowych ułatwiają wykrycie trendów. Trendy te są ważne, ponieważ można je wykorzystać do prognozowania w przyszłości.
Oprócz trendów pogoda, modele biznesowe, a nawet populacje owadów wykazują cykliczne wzorce. Badana zmienna nie wykazuje ciągłego wzrostu lub spadku, lecz rośnie i maleje w zależności od pory roku. Ten cykl wzrostu i spadku może trwać w nieskończoność. Te cykliczne wzory są również łatwe do zauważenia dzięki wykresowi szeregów czasowych.
Możesz użyć zestawu danych z poniższej tabeli, aby zbudować wykres szeregów czasowych. Dane pochodzą z Biuro Spisu Powszechnego USA i informuje o populacji zamieszkałej w USA w latach 1900–2000. Oś pozioma mierzy czas w latach, a oś pionowa reprezentuje liczbę osób w USA. Wykres pokazuje nam stały wzrost liczby ludności, który jest w przybliżeniu linią prostą. Następnie nachylenie linii staje się bardziej strome podczas wyżu demograficznego.