Мой вопрос очень простой, но это те, которые действительно меня заводят :) Я не знаю, как оценить, нужно ли разложить определенный временной ряд, используя аддитивный или мультипликативный метод разложения. Я знаю, что есть визуальные подсказки, как отличить их друг от друга, но я их не понимаю.
Возьмем, к примеру, этот временной ряд:
Как бы вы описали это?
Заранее спасибо за помощь.
time-series
mathematical-statistics
variance-decomposition
4everlearning
источник
источник
Rкод) простой надежный исследовательский метод, «график зависимости от уровня». Я могу взглянуть на ваш график и увидеть, что, когда значения близки к 600, амплитуды их кратковременного отклонения почти на порядок больше, чем когда они близки к 200: это указывает на учет логарифмического, взаимного или, возможно, взаимного квадратного корня.Ответы:
В дополнение к тому, что рекомендовал @whuber, я хотел бы отослать вас на https://www.otexts.org/fpp/6/1, в котором объясняется, почему вы бы выбрали аддитивное или мультипликативное разложение.
Если обратить особое внимание на ваши данные, поскольку сезонность варьируется, т. Е. Сезонность в начале велика, а сезонность почти отсутствует в последующие годы, это предполагает мультипликативное разложение. Согласно тексту, указанному выше, альтернативой было бы сделать соответствующее преобразование и применить аддитивное разложение.
В моде 1972 года наблюдается сдвиг уровня данных, который также необходимо учитывать при разложении.
Существует еще один метод, основанный на декомпозиции, называемый моделью ненаблюдаемых компонентов, который выводит большую часть работы по предположению из декомпозиции и предоставляет вам некоторые хорошие статистические данные для принятия правильных решений, таких как стохастические или детерминированные тренды / сезонность и т. Д.
Надеюсь это поможет.
источник