시계열 분석 예제

비교적 덜 일반적인 경우(타임시리즈 데이터)에서 측정 오차가 매우 큰 경우, 거리 가중 최소 제곱 스무딩 또는 음수 기하급수적으로 가중된 스무딩 기술을 사용할 수 있습니다. 이러한 모든 메서드는 노이즈를 필터링하고 이상값에 의해 상대적으로 편향되지 않은 부드러운 곡선으로 데이터를 변환합니다(자세한 내용은 각 메서드의 각 섹션 참조). 상대적으로 적은 체계적으로 분산된 점이 있는 계열은 쌍입방 스플라인으로 스무딩할 수 있습니다. 메서드 비교. 일반적으로 모든 메서드는 매우 유사한 매개 변수 추정을 생성해야 합니다. 또한 모든 방법은 대부분의 실제 시간계 응용 프로그램에서도 똑같이 효율적입니다. 그러나 위의 방법 1(대략적인 최대 가능성, 백캐스트 없음)이 가장 빠르며 특히 매우 긴 시간계(예: 30,000개 이상의 관측값)에 사용해야 합니다. Melard의 정확한 최대 우도 방법(위의 숫자 3)은 계절별 지연이 긴 계절 모델의 매개변수를 추정하는 데 사용할 때(예: 연간 지연이 365일) 비효율적일 수 있습니다. 반면에 실제 최종 값에 매우 가까운 초기 매개 변수 추정값을 설정하려면 항상 대략적인 최대 우도 메서드를 먼저 사용해야 합니다. 따라서 일반적으로 정확한 최대 우도 방법(3, 위)을 사용하여 매개 변수 추정을 마무리하는 데 몇 번의 반복만 필요합니다. 평균 프로세스 이동. 자동 회귀 프로세스와 는 별개로, 시리즈의 각 요소는 자동 회귀 구성 요소에 의해 설명 될 수없는 과거의 오류 (또는 임의의 충격)에 의해 영향을받을 수 있습니다: 시리즈의 플롯에서, 사이의 구별 특성 이 두 가지 유형의 계절 구성 요소는 가산의 경우 시리즈의 전체 수준에 관계없이 꾸준한 계절 변동을 보여 주는 것입니다.

곱셈의 경우 시리즈의 전체 수준에 따라 계절 변동의 크기가 달라집니다. 마지막 두 매개변수에 관해서는 로그 = «y»는 y축을 로그 축에 설정합니다. 마지막으로 lty = c(1,3)는 원래 시간열의 경우 LineTYpe를 1(솔리드의 경우)으로 설정하고 예측된 시간계의 경우 3(점선)으로 설정합니다. `시간`은 비즈니스에서 성공을 보장하는 가장 중요한 요소입니다. 시간의 속도를 따라잡기가 어렵습니다. 그러나 기술은 미리 `사물을 볼 수 있는` 강력한 방법을 개발했습니다. 걱정하지 마세요, 나는 타임 머신에 대해 얘기하고 있지 않다. 현실적으로 보자! 모델없는 분석에 대한 최근의 작업에서, 웨이블렛 변환 기반 방법 (예를 들어 로컬 고정 웨이플릿 및 웨이블렛 분해 신경망)은 호의를 얻고있다.

다중 크기(다중 해상도라고도 함)는 지정된 시간계를 분해하여 여러 축척에서 시간 의존도를 설명하려고 합니다. 또한 변동성 진화 모델링을 위한 마르코프 스위칭 멀티프랙탈(MSMF) 기법을 참조하십시오. 다행히 auto.arima 함수는 기본을 아는 것이 매우 유용하지만 시계열을 아주 멋지게 모델링 할 수 있게 합니다. 여기에 내가 같은 데이터에 쓴 몇 가지 코드는 우리가 불확실성 경계예측, 변경 지점 및 변칙 탐지, 외부 데이터 소스와 예측 타임 시리즈로, 지금부터 탐구 할 수있는 많은 타임 시리즈 분석이 있습니다. 이제 막 시작했습니다. (값 집합의 내측 평균은 가장 작고 가장 큰 값이 제외된 후의 평균입니다.) 결과 값은 계열의 (평균) 계절 구성 요소를 나타냅니다. 그냥 r-초보자를위한 FYI. 나는 adf.test를 실행하여 위에서 언급 한 tseries 패키지를 설치해야한다고 생각하지 않습니다.

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