1. Углубленный анализ динамических рядов

Углубленный статистический анализ временных (динамических) рядов направлен на выявление следующих составляющих:

• систематической (регулярной) составляющей, которая может включать одну или несколько компонент;

• случайной составляющей (шум, ошибку), которая затрудняет обнаружение регулярных тенденций. Выделение (фильтрация) шума, позволяет увидеть систематическую составляющую более отчетливо.

Большинство систематических составляющих временных рядов задаются либо трендом, либо сезонной составляющей.

Сезонная составляющая (сезонность)- это периодически повторяющаяся компонента. Например: постоянный «подскок» инфекционной заболеваемости в определенные месяцы года.

Тренд представляет собой общую изменяющуюся во времени линейную или нелинейную составляющую. Например: постоянный рост числа дорожно-транспортных происшествий за последнее десятилетие.

Тренд и сезонность могут присутствовать одновременно. Например: детский травматизм в результате дорожно-транспортных происшествий (ДТП) возрастает из года в год, но он также содержит сезонную составляющую (как правило, детский травматизм из-за ДТП всегда меньше в летний период).

2. Показатели сезонности

При изучении динамики явлений большое значение имеет учет так называемой сезонной компоненты динамического ряда. Сезонная компонента отражает циклическую повторяемость каких-либо процессов в течение определенного периода времени (года, месяца и т.п.). Учет сезонных явлений позволяет с одной стороны выявить и оценить влияние сезонных циклов на уровни показателей, с другой - исключить их влияние на более тонкие процессы относительного подъема и спада (циклические компоненты), происходящие в более длительные периоды времени.

Одной из важных методических особенностей анализа сезонных изменений является необходимость сравнения значений показателей через определенные промежутки времени. Так при изучении динамики сезонной заболеваемости по годам необходимо сравнивать показатели в соответствующих интервалах времени (декабрь одного года, с декабрем другого, январь - с январем и т.д.), а не с данными других месяцев. Кроме того, специальные показатели сезонности, вычисляемые при анализе сезонных изменений, позволяют исключить влияние на уровни показатели разного числа дней в месяцах (январь - 31, февраль - 28 дней и т.п.). Например, для определения сезонности заболеваемости следует пользоваться отношением среднедневного числа заболеваний в каждом месяце к среднедневному числу заболеваний за год. Это соотношение целесообразно выражать в процентах (Таблица 102). Диаграмма показателей сезонности представлена на странице 269.

Таблица 102

Распределение случаев острых кишечных инфекций (оки) за год

Месяц года	Дней в месяце	Всего ОКИ	В среднем за 1 день	Сезонность
				Абс.	%
январь	31	26	0,84	0,939	93,9
февраль	28	24	0,86	0,960	96,0
март	31	25	0,81	0,903	90,3
апрель	30	21	0,70	0,784	78,4
май	31	25	0,81	0,903	90,3
июнь	30	31	1,03	1,157	115,7
июль	31	29	0,94	1,047	104,7
август	31	34	1,10	1,228	122,8
сентябрь	30	33	1,10	1,232	123,2
октябрь	31	28	0,90	1,011	101,1
ноябрь	30	25	0,83	0,933	93,3
декабрь	31	25	0,81	0,903	90,3
Итого	365	326	0,89	1,000	100,0

Вычисление показателей сезонности:

1. Определяется среднедневное месячное число заболеваний
в январе		26/31=0,84
в феврале		24/28=0,86
в марте		25/31=0,81 и т.д.
2. Определяется среднедневное число заболеваний за год
	326/365=0,89
3.Вычисляются показатели сезонности в абсолютных числах
в январе		0,84/0,89=0,939
в феврале		0,86/0,89=0,96
в марте		0,81/0,89=0,903 и т. д.
4.Вычисляются показатели сезонности в процентах
в январе		0,939100=93,9%
в феврале		0,96100=96,0%
в марте		0,903100=90,3% и т.д.