b'\n_START_ARTICLE_\nSerye ng panahon\n_START_PARAGRAPH_\nSa estadistika, pagpoproseso ng signal, ekonometrika at pinansiyang matematika, ang seryeng panahon ay isang sekwensiya ng mga puntong datos na karaniwang sinusukat sa magkakasunod na sandali ng panahon na inespasyo sa pantay na mga interbal ng panahon. Ang mga halimbawa ng seryeng panahon ang araw araw ng halagang pagsasara ng Dow Jones index o ang taunang daloy ng bolyum ng Ilog Nilo. Ang analisis ng seryeng panahon ay binubuo ng mga pamamaraan para sa pagsisiyasat ng datos ng seryeng panahon upang makuha ang makahulugang mga estadistika at ibang mga katangian ng datos. Ang pagfoforecast ng seryeng panahon ang paggamit ng modelo upang hulaan ang mga panghinaharap na halaga batay sa nakaraang mga napagmasdang halaga. Ang seryeng panahon ay labis na kadalasang binabakas sa pamamagitan ng mga linyang tsart. Ang datos ng seryeng panahon ay may isang natural na pagsasaayos temporal. Ito ay gumagawa sa analisis ng seryeng panahon na natatangi mula sa ibang karaniwang mga problema ng analisis ng datos kung saan ay walang natural na pagsasaayos ng mga obserbasyon(e.g. pagpapaliwanag ng mga sahod ng mga tao sa pamamagitan ng reperensiya sa kanilang respektibong edukasyon kung saan ang mga datos ng mga indibidwal ay maaaring ipasok sa anumang order). Ang analisis ng seryeng panahon ay natatangi rin mula sa analisis ng datos na pang-espasyo kung saan ang mga obserbasyon ay karaniwang nag-uugnay sa mga lokasyong heograpiko(e.g. pagpapaliwanag ng mga presyo ng bahay ayon sa lokasyon gayundin sa mga instrinsikong katangian ng mga bahay). Ang isang modelong stokastiko para sa isang seryeng panahon ay pangkalahatang nagrereplekta sa katotohanang ang mga obserbasyon na malapit na magkakasama sa panahon ay mas malapit na magkaugnay kesa sa mga obserbasyong mas malayo. Sa karagdagan, ang mga modelong seryeng panahon ay mas kadalasang gumagamit ng isang natural na isang-daanang pagsasaayos ng panahon upang ang mga halaga para sa isang ibinigay na panahon ay maihahayag bilang paghango sa isang paraan mula sa mga nakaraang halaga kesa sa mula sa mga hinaharap na halaga. Ang mga pamamaraang para sa analisis ng seryeng panahon ay maaaring hatiin sa dalawang mga klase: mga pamamaraang prekwensiyang sakop at panahong sakop at kamakailan lang ang analisis ng wavelet. Ang huli ay kinabibilangan ng analisis na auto-korelasyon at krus-korelasyon.'