시계열분석 예제

안녕하세요 타비시, 좋은 기사. 나는 하나의 의심을했다 . 마지막 단계에서는 arima 모델을 피팅하는 동안 diff(AirPassengers) 대신 로그(AirPassengers)를 사용했습니다. 왜 그럴까요? 로그(항공 여객)는 고정 된 시리즈가 아닙니다. 다음 항목에서는 먼저 시계열 데이터의 패턴을 식별하는 데 사용되는 기술(예: 스무딩 및 곡선 피팅 기법 및 자기 상관 관계)을 검토한 다음 시계열을 나타내는 데 사용할 수 있는 일반적인 모델 클래스를 소개합니다. 예측(자동 회귀 및 이동 평균 모델)을 생성합니다. 마지막으로 선형 회귀를 기반으로 간단하지만 일반적으로 사용되는 모델링 및 예측 기술을 검토합니다. 자세한 내용은 아래 항목을 참조하십시오. 이 게시물의 경제, 날씨, 주가 및 소매 판매와 같은 비 고정 데이터에 널리 사용되는 타임계입니다. 소매 판매 시간대 예측을 위한 다양한 접근 방식을 시연합니다. 시작해 봅시다! 사인지 또는 코사네 함수의 기간 T는 하나의 전체 주기에 필요한 시간의 길이로 정의됩니다.

따라서, 주파수의 왕복, 또는: T = 1/. 이전 단락의 메일 예제로 돌아가려면 연간 용어로 표현되는 월별 주기는 1/12 = 0.0833과 같습니다. 말로 하면, 0.0833 년의 길이 시리즈에 기간이 있다. 이유: 이 테스트는 먼저 시리즈의 디 트렌드를 수행하며(즉, 추세 구성 요소를 제거한 다음) 거시성을 확인합니다. 따라서 이 시리즈에 고정된 플래그를 표시합니다. 비교적 덜 일반적인 경우(타임시리즈 데이터)에서 측정 오차가 매우 큰 경우, 거리 가중 최소 제곱 스무딩 또는 음수 기하급수적으로 가중된 스무딩 기술을 사용할 수 있습니다. 이러한 모든 메서드는 노이즈를 필터링하고 이상값에 의해 상대적으로 편향되지 않은 부드러운 곡선으로 데이터를 변환합니다(자세한 내용은 각 메서드의 각 섹션 참조). 상대적으로 적은 체계적으로 분산된 점이 있는 계열은 쌍입방 스플라인으로 스무딩할 수 있습니다. 실제로 실제 데이터를 분석할 때 특정 기본 사인지 또는 코사인 함수의 주파수를 정확하게 식별하는 것은 중요하지 않습니다. 오히려, 주기법 값은 상당한 임의의 변동의 대상이되기 때문에, 우리는 매우 많은 “혼란”주기도 스파이크의 문제에 직면하고있다.

이 경우, 우리는 시리즈의 전체 주기적 동작에 가장 기여 많은 인접 주파수로 구성된 주파수 영역, 즉 가장 큰 스펙트럼 밀도의 주파수를 찾으려고합니다. 이는 가중 이동 평균 변환을 통해 주기도 값을 스무딩하여 수행할 수 있습니다. 이동 평균 창이 너비 m(홀수여야 합니다)이라고 가정합니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 스무더입니다(참고: p = (m-1)/2). 이제 타임시리즈의 모양을 보여 줄 예제를 살펴보겠습니다. 타임시리즈를 고정하는 데 일반적으로 사용되는 세 가지 기술이 있습니다(v0은 케이스 번호임). 실제로 이 개요에 제시된 분석은 데이터에 “삽입된” 주기를 아주 잘 재현했습니다. 타임계는 구성 요소로 세분화하여 체계적으로 이해, 분석, 모델링 및 예측할 수 있습니다. 이것은 같은 기본적인 질문에 대답, 타임 계열 분석에 초보자 소개입니다 : 매개 변수 p,d, q는 ACF 및 PACF 플롯을 사용하여 찾을 수 있습니다.