Zaman serisi mevsimsellik testi

Zaman serileri için en basit mevsimsellik testleri nelerdir?

Daha spesifik olmak gerekirse, specific time series the seasonal componentiçinde anlamlı olup olmadığını test etmek istiyorum .

Python / R'de önerilen paketler nelerdir?

— Michael D
kaynak

Mevsimselliği test etmeden önce, hangi mevsimselliğe sahip olduğunuzu yansıtmalısınız. Birçok farklı mevsimsellik türü olduğuna dikkat edin:

Katkı Maddesi ve Çarpımsal Mevsimsellik
Bekar ve Çoklu mevsimsellikler
Mevsimsellik ve eşit olmayan dönem sayısı. Her yıl on iki ay var, ancak 52,1429 hafta var.
Trend ve Mevsimsellik: Bir mevsimsellik modeli her zaman aynı dönemde ortaya çıkar, ancak bir eğilim tam olarak her 5 yılda bir değil, biraz sonra veya daha erken ortaya çıkabilir. Trendlere örnek olarak iş çevrimleri verilebilir.

Mevsimselliği saptamanın en yaygın yöntemlerinden biri, zaman serisini çeşitli bileşenlere ayırmaktır.

R'de bunu decompose()önceden yüklenmiş istatistik paketindeki stl()komutla veya tahmin paketindeki komutla yapabilirsiniz.

Aşağıdaki kod, zaman serisi için küçük bir R kitabından alınmıştır.

births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)

Tek bileşenleri

birthstimeseriescomponents$seasonal
birthstimeseriescomponents$random
birthstimeseriescomponents$trend

Diğer bir yöntem ise mevsimsel mankenleri dahil etmek ve regresyonu hesaplarken önemli p değerlerine sahip olup olmadıklarını kontrol etmektir. Tek ayların önemli katsayıları varsa, aylık zaman serileriniz mevsimseldir.

Mevsimselliği saptamanın diğer bir yöntemi ya verilerin kendisini çizmek ya da ACF'yi (otokorelasyon fonksiyonu) çizmektir. Bizim durumumuzda mevsimsellik olduğunu kolayca fark edebilirsiniz.

Son olarak, Öğrenci T-Testi ve Wilcoxon İmzalı Sıralama Testi gibi mevsimselliği tespit etmek için bazı "resmi" hipotez testleri de vardır.

— Ferdi
kaynak

Benim durumumda, tek başıma bilmiyorum (katkıya karşı çarpımsal, Bekar ve Çoklu mevsimsellik Mevsimsellik hatta eşit olmayan periyot sayısı ile), çok fazla zaman serim var ve benim kadar genom bir yaklaşım istiyorum mümkün. Başlamak için ek, tek mevsimsellik ile başlamak istiyorum , hatta + bile değil. @Ferdi

— Michael D

belki verilerinizi düşünmelisiniz: günlük, haftalık, aylık veya üç aylık veriler mi? herhangi bir şok veya usulsüzlük var mı? Görselleştirdiğinizde ne gözlemliyorsunuz?

— Ferdi

zaman serilerinden bazıları haftalık, günlük, saatliktir. Ve başkalarının hiç yok. İlk adımda mevsimsel bileşenin tamamen dolu olup olmadığını tespit etmek istiyorum. İkinci örneğinizde Lag 3 ve 12 var. Ama bir şekilde gözle lag 3'te herhangi bir mevsimsellik bulamıyorum. Bunun yerine pacf'ye bakmak daha mı iyi ? ACF veya PACF'ye bakarsam, AR (p) modelini (mevsimsel olmayan) mevsimsel bir modele göre nasıl ayırt ederim? @Ferdi

— Michael D

Mevsimselliği test etmek için herhangi bir zaman dizisinde körü körüne çalıştırabileceğiniz herhangi bir algoritmanın farkında değilim

— Ferdi

Ben ... AUTOBOX otomatik olarak hem stokastik yani ARIMA yapısını hem de deterministik yapıyı (haftanın günü, yılın ayı, ayın günü, yılın çeyreği gibi sabit etkiler) otomatik olarak arar -year vb.) adım / seviye kaymaları, yerel zaman eğilimleri, darbeler, her iki parametrede değişiklikler ve zaman içinde hata varyansı gibi komplikasyonlarla uğraşırken. Bir R sürümü var. Hem tek değişkenli hem de çok değişkenli ortamlarda zaman serisi modeli tanımlamasını otomatikleştirmek doktora tezimin bir sonucudur.

— IrishStat

Düşüncelerimin genliğini kontrol etmek için:

ACF otokorelasyon fonksiyonu
PACF kısmi otokorelasyon fonksiyonu
Fourier Katsayıları

(Fourier Katsayıları ACF ile Wiener-Khinchin teoremi üzerinden ilişkilidir .)

— Michael D
kaynak