시계열 계절성 테스트
답변:
계절성을 테스트하기 전에 계절 유형을 반영해야합니다. 계절에는 여러 유형이 있습니다.
- 가산 성 계절과 계절성 계절성
- 단일 계절과 여러 계절
- 고르지 않은 기간 대 짝수 계절. 매년 12 개월이지만 52,1429 주가 있습니다.
- 추세 vs. 계절성 : 계절 패턴은 항상 같은 기간에 나타나지만 추세는 5 년이 아닌 조금 나중에 또는 더 일찍 나타날 수 있습니다. 트렌드의 예로는 비즈니스주기가 있습니다.
계절성을 감지하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 시계열을 여러 구성 요소로 분해하는 것입니다.
R에서는 decompose()사전 설치된 통계 패키지의 stl()명령 또는 예측 패키지 의 명령을 사용 하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 .
다음 코드는 시계열에 대한 R의 작은 책 에서 가져온 것입니다 .
births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)
당신은 단일 구성 요소를 확인할 수 있습니다
birthstimeseriescomponents$seasonalbirthstimeseriescomponents$randombirthstimeseriescomponents$trend
다른 방법은 계절 모형을 포함시키고 회귀를 계산할 때 중요한 p- 값이 있는지 확인하는 것입니다. 단일 개월에 포지티브 계수가있는 경우 월별 시계열은 계절적입니다.
계절성을 감지하는 다른 방법은 데이터 자체를 플롯하거나 ACF (자가 상관 함수)를 플롯하는 것입니다. 우리의 경우 계절성이 있음을 쉽게 알 수 있습니다.
마지막으로 Student T-Test 및 Wilcoxon Signed Rank Test와 같은 계절성을 감지하기위한 "공식"가설 검정이 있습니다.
내 경우에는, 나는 스스로 알지 못합니다 (추가 대 곱하기, 단일 대 다중 계절성 계절성 대 기간이 고르지 않음), 나는 많은 시계열을 가지고 있으며 가능한. 처음에는 추가, 단일 계절성, 심지어는 +조차도 시작하고 싶습니다 . @ Ferdi
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Michael D
데이터에 대해 생각해야 할 수도 있습니다. 매일, 매주, 매월 또는 분기 별 데이터입니까? 충격이나 요철이 있습니까? 시각화 할 때 무엇을 관찰합니까?
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Ferdi
일부 시계열은 매주, 매일, 매시간이 있습니다. 그리고 다른 것들은 전혀 없습니다. 첫 번째 단계에서는 계절적 구성 요소가 완전한지 여부를 감지하고 싶습니다. 두 번째 예에는 지연 3과 12가 있습니다. 그러나 어쨌든 나는 지연 3에서 계절성을 찾지 못합니다. 대신 pacf 를 보는 것이 더 낫 습니까? ACF 또는 PACF를 보면 AR (p) 모델 (계절이 아님)과 계절 모델을 어떻게 구분할 수 있습니까? @Ferdi
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Michael D
나는 계절성을 테스트하기 위해 어떤 종류의 시계열에서도 맹목적으로 실행할 수있는 알고리즘을
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Ferdi
저는 ... AUTOBOX는 확률 론적 즉 ARIMA 구조와 결정 론적 구조를 자동으로 검색합니다 (요일, 월, 월, 분기 등 고정 된 효과). -년 등) 단계 / 레벨 이동, 현지 시간 추세, 펄스, 매개 변수의 변경 및 시간에 따른 오류 분산과 같은 합병증을 처리하는 동안. R 버전이 있습니다. 일 변량 및 다변량 설정 모두에서 시계열 모델 식별을 자동화하기 위해 PHD 논문의 파생물입니다.
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IrishStat
내 생각은 다음의 진폭을 확인하는 것입니다.
- ACF 자기 상관 기능
- PACF 부분 자기 상관 함수
- 푸리에 계수
푸리에 계수는 Wiener-Khinchin 정리 를 통해 ACF와 관련이 있습니다.