Egész értékű vagy nemstabil idősorok vizsgálata

Abstract

Szakdolgozatom témája az egész értékű vagy nemstabil idősorok vizsgálata környezettudo-mányi, közgazdasági szempontokból. Azért erre a témára esett a választásom, mert ez egy rendkívül komplex, összetett tudományág, de egyben könnyen lehet vele bemutatni, vizuali-zálni rendkívül sok dolgot. A szakdolgozatomon belül a fókuszt a magyarországi Covid-19 helyzetre fogom helyezni, példákon keresztül ezzel fogom bemutatni az egész értékű vagy nemstabil idősorokat. A koronavírus napjainkban is egy rendkívül releváns téma, többek között ezért is esett a vá-lasztásom rá. Azt remélem, hogy a szakdolgozatom, illetve a benne folytatott elemzések, kutatások egy könnyen megérthető, értelmezhető képet tudnak adni bármely ember számára, illetve hogy én is jobban tájékozódok az itthoni koronavírusos helyzetről. Az idősorok segít-ségével meg tudom vizsgálni, hogyan alakult a koronavírus terjedése Magyarországon, for-dulnak-e elő bizonyos trendek abban, hogy mikor volt több, illetve kevesebb megbetegedés, haláleset, a kormány által bevezetett korlátozások hogyan befolyásolták a megfertőződése-ket, az első, majd később második oltás hogyan alakultak a fertőzöttek számai, illetve az eddigi tapasztalatok alapján lehet predikciót is készíteni a következő évekre. Lényeg a lé-nyeg, nagyon sok szempontból ki lehet elemezni egy dolgot az idősorok használatával, és egyben ezt látványossá is lehet tenni különböző grafikonok, ábrák segítségével. A szakdol-gozaton belül a részletes elemzések mellett fel fogom használni programozási ismereteimet, és megpróbálok segíteni az elemzések vizualizálásában különböző programok segítségével. Kezdetben Pythonban, azán pedig R-ben, hogy akár össze lehessen hasonlítani, hogy a két különböző nyelv, illetve programozási metódus között van-e különbség, továbbá hogyan tudják a saját eszköztárjaikkal megvalósítani az egész értékű vagy nemstabil idősorok be-mutatását. A kódok alapvető célja az lenne, hogy tovább könnyítsék, egyszerűsítsék az idő-sorokból kinyert adatok, információk bemutatását, értelmezését, vizualizációját. Ezen felül azt is szeretném megvizsgálni, hogy a Pythonban, illetve az R-ben milyen beépített eszkö-zök állnak rendelkezéseinkre, amik lehetővé teszik, megkönnyítik a nagy mennyiségű ada-tok feldolgozását, elemzését, értelmezését, végső sorban pedig a predikciókat is ezen esz-közök segítségével fogom elvégezni.