Phụ gia và phân rã nhân

Câu hỏi của tôi rất đơn giản nhưng đó là những câu hỏi thực sự giúp tôi :) Tôi thực sự không biết cách đánh giá nếu một chuỗi thời gian cụ thể được phân tách bằng phương pháp phân tách phụ gia hay nhân. Tôi biết có những dấu hiệu trực quan để phân biệt chúng với nhau nhưng tôi không hiểu chúng.

Lấy ví dụ chuỗi thời gian này:

nhập mô tả hình ảnh ở đây

Làm thế nào bạn sẽ mô tả nó?

Cảm ơn trước sự giúp đỡ của bạn.

time-series mathematical-statistics variance-decomposition

— 4 học tập
nguồn

Một phép phân tách nhân tương ứng với sự phân tách cộng gộp của logarit, do đó, rất nhiều luồng quyết định có nên thực hiện các phép biến đổi log (hoặc căn bậc hai) tại stats.stackexchange.com/questions/74537 cũng áp dụng ở đây. (Bỏ qua bất kỳ câu trả lời đó mà thận trọng chống lại biến đổi áp dụng bởi vì đó không phải là vấn đề.) Trong ví dụ của bạn một phân hủy dựa trên reciprocals của dữ liệu thậm chí có thể được kêu gọi, đặc biệt là nếu nghịch đảo có một giải thích ý nghĩa (ví dụ như chuyển đổi dặm cho mỗi gallon thành gallon mỗi dặm).

— whuber

@whuber Cảm ơn bạn rất nhiều vì câu trả lời của bạn và cho bài viết SO bạn đã đọc. Tôi sợ rằng tôi đã hy vọng học cách phân biệt chúng và cho biết khi nào nên sử dụng cái này qua cái khác sử dụng chuỗi thời gian đó cho mục đích minh họa. Tôi chưa bao giờ nghe về sự đối ứng dựa trên phân rã: - / Tôi sẽ thực hiện một số nghiên cứu về điều đó.

— 4everlearning

Hai câu trả lời trong luồng mà tôi tham chiếu đưa ra các quy trình để phân biệt chúng: câu trả lời của "forecaster" đề cập đến "phương pháp STL" và minh họa nó; câu trả lời của tôi mô tả (và đưa ra Rmã cho) một phương pháp khám phá mạnh mẽ đơn giản, "cốt truyện trải rộng so với mức độ." Tôi có thể nhìn đồ họa của bạn và thấy rằng khi các giá trị gần 600, biên độ của biến thiên ngắn hạn của chúng gần như là một bậc lớn hơn so với khi chúng ở gần 200: điều đó cho thấy việc xem xét một căn bậc hai, nhật ký hoặc có thể là căn bậc hai.

— whuber

Ngoài những gì @whuber đã khuyến nghị, tôi sẽ giới thiệu bạn đến https://www.otexts.org/fpp/6/1 để giải thích lý do tại sao bạn chọn phân tách phụ gia so với phân tách nhân.

Đặc biệt là xem xét dữ liệu của bạn, bởi vì tính thời vụ thay đổi, nghĩa là tính thời vụ lúc ban đầu rất lớn và vì tính thời vụ gần như không xuất hiện trong những năm sau đó, điều này sẽ gợi ý sự phân rã nhân. Theo văn bản được tham chiếu ở trên, một giải pháp thay thế sẽ là thực hiện một phép biến đổi phù hợp và áp dụng phân rã phụ gia.

Có một sự thay đổi cấp độ trong dữ liệu một thời gian xung quanh mod 1972 cũng cần được xử lý khi phân tách.

Có một phương pháp dựa trên phân tách khác gọi là mô hình các thành phần không quan sát được, phần lớn công việc đoán ra khỏi phân tách và cung cấp cho bạn một số thống kê tốt để đưa ra quyết định hợp lý như xu hướng ngẫu nhiên so với xu hướng xác định / thời vụ, v.v.

Hi vọng điêu nay co ich.

— người dự báo
nguồn

+1 Chỉ cần làm rõ: Tôi không nhất thiết phải đề xuất một chuyển đổi phù hợp như là một thay thế. Đề nghị của tôi là một dấu hiệu của cấu trúc nhân sẽ là một phép biến đổi log xuất hiện để ổn định mối quan hệ lan truyền so với trung bình.

— whuber

Tôi hoàn toàn đồng ý @whuber.

— dự báo