시계열의 변화가 통계적으로 유의한지 결정

나는 매주 총 전화를 받았으며 거의 3 년 전으로 차트에 표시했다.

눈에는 크리스마스에 비해 큰 폭의 하락이 있었지만 회복되지 않은 것으로 보이며 요청이 단계적으로 변경된 것으로 보입니다.

이 차이를 정량화 할 수있는 테스트가 있습니까?

건배

벤

time-series statistical-significance change-point

— 오 라브
소스

변경점 태그를 탐색 하면 몇 가지 아이디어를 얻을 수 있습니다.

— whuber

PyMC의 자습서에서 매우 유사한 예가 사용됩니다. 일일 요청 량이 일정 시점 (정확히 크리스마스 일 수 있음)까지 일정하다고 가정하고 그 이후에도 일정을 유지 한 경우 http : //pymc.googlecode 와 같이 숫자 만 대체하면됩니다 . com / svn / doc / tutorial.html

이것이 베이지안 접근 방식이므로 (쉽게) p 값을 얻지 못합니다. 그러나 스텝 다운의 크기와 신뢰할 수있는 간격 (이것은 신뢰 간격과 유사한 베이지안 간격)도 똑같이 유용 할 수 있습니다.

— 가보 리야
소스

모두를위한 질문 : 간단한 T- 검정을하기 전과 후에, 아이디어 가 크리스마스 스 플리트 포인트를 선택하기 전에 전체 시리즈를 보는 이점이 있다는 사실에 의해 타협됩니까? 그 외에도 GaBorgulya보다 더 간단한 방법이 있습니까? 그리고 2 ARIMA 모델을 장착하는 것이 훨씬 간단하다는 것을 확신하지 못합니다.

— rolando2