Tijdreeksanalist (TRG 5.1, oktober 2011) is een gebruiksvriendelijk en transparant softwareprogramma om tijdreeksen, te modelleren en te analyseren voor het maken van simulaties en voorspellingen. Binnen Tijdreeksanalist is de algemene Box-Jenkins modelleringsmethodiek (transfer- en ruismodellering), met daarbij een groot aantal uitbreidingen, geïmplementeerd. Tijdreeksanalist is ontwikkeld in de Matlab-omgeving. Wij voeren opdrachten uit met Tijdreeksanalist en we bieden ook verschillende licenties aan voor het gebruik van de standalone versie van Tijdreeksanalist.
Experts adviseren Tijdreeksanalist. Tijdreeksanalist geeft de mogelijkheid het beste tijdreeksmodel te vinden uit een groot scala van tijdreeksmodellen om objectief juiste uitspraken te doen over statistische relaties tussen procesvariabelen. Tijdreeksanalist is ontwikkeld om tijdreeksanalyse voor iedereen toegankelijk te maken en dusdanig transparant (geen ‘black box’) zodat de gebruiker wordt behoed voor de valkuilen en ‘gekke resultaten’ van de tijdreeksanalyse. Tijdreeksanalist kent een eenvoudige en logische opbouw en heeft daarbij een groot aantal functionaliteiten en analysemogelijkheden, zoals:
- Algemene tijdreeksmodellering of Box-Jenkins ARIMA modellering met een groot aantal uitbreidingen voor bijzondere processen
- Data-transformatie en -bewerking
- Data-analyse
- Een smoothmethodiek voor de detectie van uitschieters
- Correlatie-analyse
- Geavanceerde en interactieve modelparameterschattingsmethoden
- Modelparameteranalyse
- Parameterreductiemogelijkheden (op basis van de Pearson- of Betaverdelingsfunctie)
- Residuenanalyse (met toetsen op normaliteit en geen autocorrelatie)
- Simulatie- en voorspellingsmogelijkheden
Tijdreeksmodel met de modelresiduen
Tijdreeksanalist is bovenal een analysetool. Het traject na het ontwikkelen van een tijdreeksmodel is essentieel om te kunnen beoordelen of het tijdreeksmodel een juiste beschrijving geeft van de werkelijkheid en voldoet aan de praktische en statistische voorwaarden . De residuenanalyse is daarbij onontbeerlijk, zo ook de simulatie- en voorspellingsmogelijkheden om de kwaliteit van een tijdreeksmodel te toetsen. Zie verder Tijdreeksanalyse – tijdreeksmodellen
Residuenanalyse, modelresiduen normaal verdeeld?
Residuenanalyse, geen autocorrelatie van de modelresiduen?
Tijdreeksanalist heeft verder uitgebreide import- en exportmogelijkheden van bestanden en alle analyses worden grafisch ondersteund om de tijdreeksanalyse voor de gebruiker zo inzichtelijk mogelijk te maken.
Tijdreeksanalist is sinds de ontwikkeling van de eerste versie in 1995 inmiddels op vele tijdreeksen van verschillende onderzoeksgebieden toegepast. Momenteel gebruiken wij (AMO-Icastat) Tijdreeksanalist voor de analyse van grondwaterstanden, drinkwaterverbruik, waterstanden, waterkwaliteitsgegevens, dieptemetingen aan de kust en verkeersgegevens. Ook afgelopen jaar hebben we Tijdreeksanalist verder verfijnd en doorontwikkeld.
Belangstellend?
Een tijdelijke en gratis licentie is mogelijk om Tijdreeksanalist uit te proberen.
Aanschaf licentie
De aanschafkosten van Tijdreeksanalist zijn eenmalig. Bij de aanschaf van Tijdreeksanalist ontvangt u ook een jaar lang het Standaard Servicecontract, met gratis helpdesk en gratis updates.
Enkele grafieken
Corresponderend met bovenstaande grafieken geven we resp. de grafieken van de simulatie en van de schatting van de afzonderlijke bijdrages van de componenten potentieel neerslagoverschot en de component van de gewogen winning met daarbij de geschatte 95% betrouwbaarheidsintervallen
Simulatie van de grondwaterstanden
Afzonderlijke bijdrages componenten potentieel neerslagoverschot en gewogen winning
Onderstaande grafiek is een voorbeeld (uit 2000) van hoe goed de grondwaterstanden in de duinen bij Katwijk aan Zee worden beschreven met een tijdreeksmodel. De tweede grafiek geeft een schatting van de invloedsvariabelen.
In de volgende grafiek geven de transferfuncties de afzonderlijke bijdrage weer van onttrekkingen op verschillende dieptes en de neerslag ten aanzien van de grondwaterstanden.
Nog een voorbeeld (uit 2009) en dan met een schatting van het 95% betrouwbaarheidsinterval. Het 95% betrouwbaarheidsinterval kan berekend worden als de modelresiduen voldoen aan de voorwaarden van normaal verdeelde en geen autocorrelatie (witte ruis).
En de bijbehorende simulatie met een schatting van het 95% betrouwbaarheidsinterval.
Bij een simulatie wordt de modeluitvoer (hier de grondwaterstanden) volledig gegenereerd door de transferfuncties van de invoerreeksen, dat zijn hier de neerslag en de onttrekking.
