생물학적 및 환경 변수 상호 작용 (및 일부 외생 변수)을 포함하는 다변량 시계열 데이터 세트가 있습니다. 계절성 외에도 데이터에 명확한 장기 추세는 없습니다. 내 목적은 어떤 변수가 서로 관련되어 있는지 확인하는 것입니다. 예측은 실제로 찾지 못했습니다.
시계열 분석을 처음 접했을 때 몇 가지 참조를 읽었습니다. 내가 이해하는 한, VAR (Vector Autoregressive) 모델은 적합하지만 계절성에 익숙하지 않으며 계절성이없는 경제 분야 (종종 시계열 분석과 같은 경우)와 관련된 대부분의 예를 발견했습니다.
계절 데이터로 무엇을해야합니까? 나는 그것들을 deseasonalizing하는 것을 고려했다 – 예를 들어 R에서, 나는 값을 decompose사용하여 $trend + $rand꽤 정지 된 것처럼 보이는 신호를 얻는다 (에 의해 판단 됨 acf). VAR 모델의 결과는 저를 혼란스럽게합니다 (1 래그 모델은 직관적으로 더 많은 것을 예상하면서 선택하고 다른 지연 변수와의 회귀에 대한 계수는 중요하지 않음). 내가 잘못하고 있거나 내 변수가 (선형 적으로) 관련이 없거나 내 모델이 좋지 않다는 결론을 내릴 수 있습니다 (보조 질문 : VAR과 동등한 비선형이 있습니까?).
[또는 대안으로 더미 계절 변수를 사용할 수는 있지만 정확하게 구현하는 방법을 알 수는 없음]을 읽었습니다.
경험이 많은 사용자의 세부 정보가 실제로 나에게 유익 할 수 있기 때문에 단계별 제안은 매우 감사하겠습니다 (물론 R 코드 스 니펫 또는 구체적인 예제 링크는 매우 환영합니다).