Apa tes musiman yang paling sederhana untuk rangkaian waktu?
Menjadi lebih spesifik, saya ingin menguji apakah dalam specific time series the seasonal component
bermakna.
Paket apa yang direkomendasikan di Python / R?
sumber
Apa tes musiman yang paling sederhana untuk rangkaian waktu?
Menjadi lebih spesifik, saya ingin menguji apakah dalam specific time series the seasonal component
bermakna.
Paket apa yang direkomendasikan di Python / R?
Sebelum Anda menguji musiman Anda harus mencerminkan jenis musiman yang Anda miliki. Perhatikan bahwa ada banyak jenis musiman:
Salah satu metode paling umum untuk mendeteksi musiman adalah dengan menguraikan deret waktu menjadi beberapa komponen.
Di R Anda bisa melakukan ini dengan decompose()
perintah dari paket statistik yang sudah diinstal sebelumnya atau dengan stl()
perintah dari paket perkiraan.
Kode berikut diambil dari buku kecil R untuk seri waktu
births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)
Anda dapat memeriksa komponen tunggal dengan
birthstimeseriescomponents$seasonal
birthstimeseriescomponents$random
birthstimeseriescomponents$trend
Metode lain adalah dengan memasukkan boneka musiman dan untuk memeriksa apakah mereka memiliki nilai p yang signifikan ketika Anda menghitung regresi. Jika bulan-bulan tunggal memiliki koefisien yang signifikan, seri waktu bulanan Anda adalah musiman.
Metode lain untuk mendeteksi musiman adalah dengan memplot data itu sendiri atau memplot ACF (fungsi autokorelasi). Dalam kasus kami, Anda dapat dengan mudah melihat, bahwa ada musim.
Dan yang terakhir, namun tidak kalah pentingnya, ada beberapa tes hipotesis "formal" untuk mendeteksi musiman seperti Student T-Test dan Wilcoxon Signed Rank Test.
Pikiranku adalah untuk memeriksa amplitudo dari:
(Koefisien Fourier terkait dengan ACF melalui teorema Wiener-Khinchin .)
sumber