Daha anlamlı görünmesi için zaman serilerini toplamak geçerli midir?

Benden zaman serileri hakkında başka bir soru.

Üç yıl boyunca bir psikiyatri hastanesinde şiddet olaylarının günlük kayıtlarını veren bir veri setim var. Önceki sorumun yardımıyla bununla uğraşıyorum ve şimdi biraz daha mutluyum.

Şu an sahip olduğum şey, günlük serilerin çok gürültülü olması. Çılgınca, yukarı ve aşağı, zaman zaman 0'dan 20'ye kadar dalgalanır.

Ancak, haftalık veya aylık verileri bir araya getirmek çok daha mantıklıdır. Serinin başlangıcından itibaren süpürürler ve sonra tekrar ortada artarlar. Loess çizimi ve tahmin paketi hem çok daha anlamlı görünen bir şey üretir.

Yine de hile gibi hissediyorum. Sadece gerçek geçerlilik olmadan güzel göründükleri için toplu sürümleri mi tercih ediyorum?

Yoksa hareketli bir ortalama hesaplamak ve bunu temel olarak kullanmak daha mı iyi olur? Korkarım bunların arkasındaki teoriyi kabul edilebilir olana güvenecek kadar iyi anlamıyorum

Bu tamamen zaman dizinize ve keşfetmek / kanıtlamak istediğiniz etkiye bağlıdır.

Burada önemli olan, verilerinizde ne tür dönemler olduğudur. Verilerinizin bir spektrumunu oluşturun ve verilerinizde hangi frekansların ortak olduğunu görün.

Her neyse, toplu değerleri göstermeye karar verdiğinizde yalan söylemiyorsunuz. Haftalar boyunca ortaya çıkan etkilere bakarken (örneğin, sıcak havalarda yaz aylarında daha fazla şiddet) yapmak doğru olan şeydir.

Belki Hilbert Huang Dönüşümü'ne de bakabilirsiniz. Bu size görsel analizler için çok kullanışlı olan İçsel Mod Fonksiyonları verecektir.

Sinyal / gürültü oranını arttırmak için verileri toplamak için öngörmede çok yaygındır. Örneğin, zamansal kümelenmenin ekonomideki tahmin doğruluğu üzerindeki etkisi hakkında birkaç makale bulunmaktadır. Muhtemelen günlük verilerde gördüğünüz şey, gürültü nedeniyle batan zayıf bir sinyaldir, oysa haftalık ve aylık veriler daha görünür olan daha güçlü bir sinyal göstermektedir.

Zamansal toplama kullanmak isteyip istemediğiniz tamamen tamamen amacınıza bağlıdır. Günlük olayların tahminlerine ihtiyacınız varsa, toplama çok fazla kullanılmayacaktır. Birkaç ortak değişkenin insidans sıklığı üzerindeki etkilerini araştırmakla ilgileniyorsanız ve tüm verileriniz günlük olarak mevcutsa, muhtemelen günlük verileri daha büyük bir örnek boyutu verecek ve muhtemelen tespit etmenize olanak tanıyacağım etkileri daha kolay.

Tahmin paketini kullandığınızdan, muhtemelen zaman serisi tahmini ile ilgileniyorsunuzdur. Günlük tahminlere, haftalık tahminlere veya aylık tahminlere mi ihtiyacınız var? Cevap, toplamanın sizin için uygun olup olmadığını belirleyecektir.

Karşılaştığınız sorun (ikilem), tahminlerinizi gözden geçirmek için en uygun (veya başka şekilde iyi) bir örnekleme aralığı seçmekten kaynaklanıyor gibi görünüyor. Başlangıç ​​olarak, Brown'ın ünlü kitabının bağlantı metnine de bakın ; Her şey "verilerin doğal değişkenliği ve planların sık sık revize edilmesi maliyetine karşı hızlı bir değişiklik fark etmeme riskini dengelemek" ile ilgilidir. Tahmininizi (ve motive eden kararları) günlük olarak gözden geçirmeye hazır değilseniz, gerçekten (en gürültülü) günlük verileri kullanmanıza gerek yoktur. Çağdaş tahmin literatüründe sıklıkla kaybolan önemli bir nokta, tahminlerin sadece karar vermede yardımcı olması için gerekli olmasıdır (biri de onlardan nasıl eğlence elde edeceğini bilmediği sürece).