순환 데이터의 시계열 모델링


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일부 바람 / 파도 데이터에 대한 ARIMA 모델을 구축 중입니다. 각 변수에 대해 별도의 모델을 작성 중입니다.

모델링해야 할 변수 중 두 가지는 파도와 바람 방향입니다. 값은도 (0-360 °)입니다. 값 간격이 원형 인이 유형의 데이터를 모델링 할 수 있습니까? 그렇지 않다면, 이런 종류의 데이터에 가장 적합한 모델은 무엇입니까?


왜 안되는지 모르겠습니다. 실제 데이터를 게시하면 더 잘 볼 수 있습니다. "값 간격"이라는 용어는 다소 모호합니다.
IrishStat

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방향에 직교 좌표 (즉, 코사인 및 각도의 사인)를 사용하는 것을 고려 했습니까?
whuber

데이터가 0에서 359 ° 59'59 ''(float로 변환 됨)로 이동합니다 ... 값 간격을 말하면 가능한 값의 범위를 의미하며 연속적이지만 원형입니다 ... 예를 들어 예측 및 값이 360에 가까워지고 신뢰 구간이 360을 넘어 섭니다 ... 모형은 구간이 원형이어야한다는 것을 인식하지 못하므로 359 ° 59'59 ''가 최대 값이고 다음 값은 0입니다. 다시 ... 직교 좌표를 시도하지 않았는데, VAR 모델이 필요합니다 (하나는 코사인, 다른 하나는 사인 값).
krsnik93

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모델링을 통해 이해하려는 내용에 대한 자세한 내용이 있습니까? 이유 / 목적에 대한 추가 정보가 좋습니다. 예를 들어 방향의 변화를 모델링하는 것이 더 쉽다는 것을 상상할 수 있습니다 (예 : 각도의 변화는 주기적 또는 정현파 모델을 초래할 수 있음). 귀하의 질문은 모델이 충분한 지 여부를 암시하는 것 같습니다. 기술 경험과 ​​적합성에 따라 결정됩니까?
MarkR

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이 주제에 대한 몇 가지 서류 지금 나는이 일에서 찾고있다 : link.springer.com/article/10.1007/s10463-008-0207-z
krsnik93

답변:


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von Mises 분포는 풍향에 적합한 모형입니다. 0 ~ 2 \ pi (또는 -pi ~ + pi) 이상을 지원합니다 https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/von-mises-distribution/

그렇다면 시계열과 함께 von Mises 분포를 사용하는 예제 ( https://iris.unipa.it/retrieve/handle/10447/94147/118553/basile_et_al_icrera_2013.pdf )가 있습니다. ARIMA가 아닌 Hidden Markov Model에 연결되어 있지만 중요한 것은 von Mises (Tikhonov) 배포판 이라고 생각 합니까?

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