Çok değişkenli biyolojik zaman serileri: VAR ve mevsimsellik

Etkileşen biyolojik ve çevresel değişkenler (artı muhtemelen bazı ekzojen değişkenler) dahil olmak üzere çok değişkenli bir zaman serisi veri setim var. Mevsimsellik dışında, verilerde uzun vadeli net bir eğilim yoktur. Amacım, hangi değişkenlerin birbiriyle ilişkili olduğunu görmek. Tahmin gerçekten aranmaz.

Zaman serileri analizinde yeni olan birkaç referans okudum. Anladığım kadarıyla, Vector Autoregressive (VAR) modeli uygun olurdu, ancak mevsimsellik konusunda rahat hissetmiyorum ve çoğu örnek mevsimsellik olmadan ilgili ekonomi alanını (sıklıkla zaman serisi analizi ile…) buldum.

Sezonluk verilerimle ne yapmalıyım? Onları mevsimsellikten arındırmayı düşündüm - örneğin R'de, değerleri (sabit olarak ) oldukça durağan görünen bir sinyal elde etmek için kullanır decomposeve kullanırdım . VAR modelinin sonuçları beni şaşırtıyor (sezgisel olarak daha fazlasını beklerken 1 gecikmeli bir model seçildi ve diğer gecikmeli değişkenlerle regresyon için değil, sadece otoregresyon katsayıları önemli). Yanlış bir şey mi yapıyorum yoksa değişkenlerimin (doğrusal olarak) ilgili olmadığı / modelimin iyi olmadığı sonucuna varmam mı gerekiyor (yardımcı soru: VAR'a doğrusal olmayan bir eşdeğer var mı?).$trend + $randacf

[Alternatif olarak, muhtemelen mevsimsel değişkenleri kullanabileceğimi okudum, ancak tam olarak nasıl uygulanacağını anlayamıyorum].

Deneyimli kullanıcılar için ayrıntılar gerçekten bana bilgi verici olabileceğinden, adım adım öneriler çok takdir edilecektir (ve R kodu parçacıkları veya somut örneklere yönelik bağlantılar elbette çok açıktır).

r time-series var seasonality

— ZTL
kaynak

Çok şey mevsimsellik hakkında ne düşündüğüne bağlıdır. Literatür hakkındaki düzensiz okumam, ekonomistlerin mevsimi sık sık ilginç olmayan bir sıkıntı olarak gördüğünü, çevre bilimcilerinin ise bu konuda çok daha olumlu hissettiklerini gösteriyor. İktisatta kullanılan kukla değişkenler yöntemi, üç ayda bir veya aylık veriler ve tatillerin (kelimenin her anlamında) bazen dikenli olduğu etkilerine sıkça bağlıdır; Çevresel verilerde bazen bazı Fourier (sinüzoidal) terimleriyle iyi sonuçlar elde edebilirsiniz ve mankenlere başvurmanız gerekmez.

— Nick Cox

Teşekkürler, @Nick Cox. Fourier terimleri, değişkenlerimin sinüzoidal sinyallerden daha karmaşık mevsimsel desen gösterdiği özel durumumda bir çözüm gibi görünmüyor (birkaç harmonik kullanmadıkça, ancak buradaki amaç çok fazla değil). Ve mevsimsellik benim durumumda açıkça ilginç olmayan bir rahatsızlık terimi olmasa da, diğer değişkenlerin bir fonksiyonu olarak mevsimsellik ötesinde verilerdeki ekstra değişkenliği (yani, uzun vadeli eğilim) açıklamama yardımcı olan bir şey arıyordum.

— ztl

Çok değişkenli bir ARMA modeli ne olacak? VAR'a benzer, ancak doğru anlarsam değişkenler arasında daha dinamik etkileşime izin verir. Başka biri şüphemi doğrulayabilir / reddedebilir.

— rbatt

Bu sorunun çok eski olduğunu biliyorum ama cevapsız kaldı. Belki de asıl soru, verilerdeki mevsimsel döngünün nasıl kaldırılacağı değil, bunun bir parçasıdır, bu yüzden bir deneyeceğim: Bir veri kümesinden mevsimselliği kaldırmak için, basit aylık toplu ortalamalardan birkaç yöntem var. Nelder-Mead gibi doğrusal olmayan montaj yöntemleriyle sinüzoidal (veya başka bir uygun harmonik) fonksiyonun yerleştirilmesi.

En kolay yol, tüm Januaries, tüm Februaries'ye ait verileri ortalama olarak elde etmektir ve böylece, daha sonra verilerinizden çıkarabileceğiniz bir yıllık bir döngü oluşturursunuz.

— nukimov
kaynak