Анализ монотонного тренда временного ряда

Рассматривается задача выявления изменений за период наблюдения характеристик исследуемого временного ряда. Практически всегда тренд возникает на фоне статистической зависимости элементов временного ряда. Наличие зависимости отдельных наблюдений становится мешающим фактором. При построении предположений об изменениях предпочтение отдается моделям общего характера: тренд вероятностных характеристик есть монотонная функция неизвестного вида от номера наблюдения (монотонный тренд). Необходимость учета в модели временного ряда объединения обоих действующих факторов и потребность получать работоспособные методы обработки данных приводят к следующей схеме действий: принять за основу уже разработанные процедуры, далее по возможности подогнать условия их корректного применения под требуемые и, наконец, использовать приспособленные варианты. Проводится анализ методов обработки мешающего фактора: нейтрализации зависимости, учета зависимости, обобщения модели временного ряда. В качестве примера рассматривается задача контроля стабильной работы двухпроцессорной системы обработки заданий со случайным выбором числа требуемых процессоров. Демонстрируются возможности и ограничения предложенных методов.