Kategoriale (nominale) Zeitreihen treten in den verschiedensten Bereichen der Praxis auf, wie der Informatik, der Biologie, der Sprachwissenschaft, u.Ä. Trotz ihrer praktischen Relevanz gibt es keine Monographien, welche die verschiedenen Aspekte bei der Analyse kategorialer Zeitreihen behandeln, und die wenigen wissenschaftlichen Artikel, die zu kategorialen Zeitreihen publiziert wurden, erschienen verstreut über Magazine aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Gebieten wie der Statistik, der Informatik, der Biologie, u.Ä. Und in der Tat, viele der statistischen Standardwerkzeuge können nicht für kategoriale Zeitreihen verwendet werden: Ein Repertoire von Standardverteilungen existiert nicht, eine visuelle Analyse ist problematisch, noch nicht einmal die gewöhnlichen mathematischen Operationen können auf kategoriale Werte angewendet werden. Typische Techniken der kardinalen Zeitreihenanalyse zur Saison- oder Trendbereinigung sind nicht für kategoriale Zeitreihen geeignet, es ist überhaupt nicht klar, wie die Begriffe 'Trend' oder 'Saison' in diesem Fall zu definieren sind.Der vorliegende Text versucht die Disziplin der kategorialen Zeitreihenanalyse im Zeitbereich umfassend zu beschreiben. Er vereint bekannte und neue Resultate, er integriert Konzepte von einst isolierten Forschungsgebieten in eine globale Struktur. Kapitel I befasst sich mit Ansätzen zu einer explorativen Analyse einer gegebenen, kategorialen Zeitreihe. Verfahren zum Vergleich von Sequenzen, zum Abgleich von Zeichenketten und zum Auffinden von Mustern und Regularitäten in kategorialen Zeitreihen werden besprochen. Eine auf iterierten Funktionensystemen basierende Prozedur zur Analyse sequentieller Muster kann sogar zur visuellen Mustersuche eingesetzt werden. Kapitel II führt grundlegende Konzepte der kategorialen Zeitreihenanalyse im Zeitbereich ein. Formen schwacher Stationarität für kategoriale Prozesse werden vorgeschlagen, welche von praktischer Relevanz für die Analyse und Modellierung kategorialer Zeitreihen sind. Sie sind auch hilfreich, um Maße serieller Abhängigkeit zu definieren, welche wiederum wichtig sind, um geeignete Prozessmodelle für eine gegebene, kategoriale Zeitreihe zu identifizieren. Solche Modelle für kategoriale Prozesse werden in Kapitel III diskutiert. Nach einem Überblick über elementare Prozessmodelle von Bernoulli- und Markov-Art werden höherentwickelte Modelle für kategoriale Prozesse in großem Detail diskutiert und analysiert. Auch der Spezialfall eines binären Prozesses wird behandelt. Kapitel IV ist um Ansätze zu einer statistischen Analyse kategorialer Zeitreihen herum aufgebaut. Charakterisierende Merkmale kategorialer Prozesse wie Muster und Läufe von Symbolen werden untersucht wie auch Modelle für Zähldatenzeitreihen, welche durch eine geeignete Transformation kategorialer Prozesse entstehen können. Kapitel V zeigt, wie die Resultate der Kapitel I bis IV angewendet werden können, um Ansätze zur Überwachung kategorialer Prozesse zu entwerfen. Nach einer Zusammenfassung wichtiger Konzepte der statistischen Prozesskontrolle allgemein werden Ansätze zur Überwachung der Randverteilung eines kategorialen Prozesses, zur Überwachung kategorialer Merkmale wie Muster und Läufe, und Ansätze zur Kontrolle eines seriell abhängigen Zähldatenprozesses behandelt. Kapitel VI demonstriert die praktische Relevanz der in diesem Text entwickelten Theorie durch zahlreiche, reale Datenbeispiele. Diese Beispiele illustrieren die verschiedenen Aspekte und Ansätze der Analyse kategorialer Zeitreihen.
