Każda seria czasowa powinna być oceniana osobno z ostatecznym pomysłem gromadzenia, tj. Grupowanie podobnych serii w grupy lub sekcje jako mające podobną / wspólną strukturę. Ponieważ dane szeregów czasowych mogą być interweniowane przez nieznaną deterministyczną strukturę w nieokreślonych punktach czasowych, zaleca się wykonanie Wykrywania interwencji, aby dowiedzieć się, gdzie interwencja rzeczywiście miała wpływ. Jeśli wiesz, że prawo weszło w życie w określonym punkcie (de jure), może to w rzeczywistości (de facto) nie być datą, kiedy interwencja rzeczywiście miała miejsce. Systemy mogą zareagować przed znaną datą wejścia w życie lub nawet po tej dacie z powodu niezgodności lub braku odpowiedzi. Określenie daty interwencji może prowadzić do stronniczości specyfikacji modelu. Sugeruję, abyś użył Google „Wykrywanie interwencji” lub „Wykrywanie wartości odstających”. Dobrą książką na ten temat byłaby profesor Wei z Temple University wydana przez Addison-Wessley. Uważam, że tytuł to „Analiza szeregów czasowych”. Kolejny komentarz Zmienna interwencji może pojawić się jako puls lub zmiana poziomu / kroku lub puls sezonowy lub trend czasu lokalnego.
W odpowiedzi na rozszerzenie dyskusji na temat trendów czasu lokalnego:
Jeśli masz serię, która wykazuje 1,2,3,4,5,7,9,11,13,155,16,17,18,19 ... nastąpiła zmiana trendu w okresie 5 i 10 Dla mnie głównym pytaniem w szeregach czasowych jest wykrywanie przesunięć poziomów, np. 1,2,3,4,5,8,9,10, lub inny przykład przesunięcia poziomu 1,1,1,1,2 , 2,2,2, AND / OR lub wykrycie przerw trendu czasowego. Tak jak puls jest różnicą kroku, krok jest różnicą trendu. Rozszerzyliśmy teorię wykrywania interwencji do czwartego wymiaru, tj. Zmiany punktu trendu. Jeśli chodzi o otwartość, udało mi się wdrożyć takie schematy wykrywania interwencji w połączeniu z ARIMA i modelami funkcji przenoszenia. Jestem jednym ze starszych statystycznych szeregów czasowych, którzy współpracowali przy opracowywaniu AUTOBOX, który zawiera te funkcje. Nie znam nikogo, kto zaprogramował tę ekscytującą innowację.
Local Time Trend
wyjaśnić, jak wygląda zmienna interwencyjna? Znam pozostałe trzy.