Notez que dans l`exemple de saisonnalité multiplicatif, la saison devient «plus large». De toute évidence, si le niveau diminuait, l`amplitude saisonnière du cas multiplicatif diminuerait également. Pour choisir le modèle approprié pour produire nos prévisions, nous devons connaître le type de saisonnalité que nous traitons. Comment comparez-vous l`identification statistique? Sélectionnez additif ou multiplicatif dans la démonstration ci-dessous et soumettez votre choix pour voir si vous pouvez faire mieux que les statistiques et la précision moyenne des participants jusqu`à présent. Exemple 2: nous avons vu au moins un exemple à ce jour dans le cours où une décomposition multiplicatif serait bonne – les données trimestrielles sur les gains pour les corporations Johnson et Johnson. La variation saisonnière augmente à mesure que nous passons à travers le temps. Une décomposition multiplicatif pourrait être utile. Voici l`intrigue des données: je voudrais aller pour additif aussi. Comme votre signal apparent semble de basse fréquence, vous pouvez aller un peu au-delà, au moins empiriquement. Vous pouvez vérifier par exemple l`homocédasticité des différences finies des données (premier ou deuxième ordre). Cela agirait comme un filtre passe-haut très brut, où l`on pourrait s`attendre à ce que le bruit soit dominant. 2.
la deuxième étape consiste à «détendance» de la série. Pour une décomposition additive, cela se fait en soustrayant les estimations de tendance de la série. Pour une décomposition multiplicatif, cela se fait en divisant la série par les valeurs de tendance. Le poteau est mon additif de série de temps ou multiplicatif? apparu d`abord sur les données de Locke. Locke Data est un Conseil en science des données qui vise à aider les organisations à se préparer et à commencer la science des données. Les fonctions existantes pour décomposer les séries chronologiques incluent décomposer (), ce qui vous permet de passer si la série est multiplicatif ou non, et STL (), qui est uniquement pour les séries additive sans transformer les données. Je pourrais utiliser STL () avec une série multiplicatif si je transforme la série de temps en prenant le journal. Pour l`une ou l`autre fonction, j`ai besoin de savoir si c`est additif ou multiplicatif d`abord. Il est important de comprendre quelle est la différence entre une série temporelle multiplicatif et un additif avant d`aller plus loin.
Exemple-par exemple, supposons que nous voulions prévoir de mois en mois le nombre de ménages qui achètent un appareil électronique grand public particulier (par exemple, la télévision). Chaque année, le nombre de ménages qui achètent un téléviseur augmentera, cependant, cette tendance sera atténuée (c.-à-d., la tendance à la hausse disparaîtra lentement) au fil du temps lorsque le marché deviendra saturé. En outre, il y aura une composante saisonnière, reflétant les changements saisonniers de la demande des consommateurs pour les téléviseurs de mois en mois (la demande sera probablement plus petite en été et plus au cours des vacances de décembre). Cette composante saisonnière peut être additive, par exemple, un nombre relativement stable de ménages supplémentaires peuvent acheter des téléviseurs pendant la saison des fêtes de décembre. La commande de base est décomposã ©. Pour un modèle additif decompose (nom de la série, type = „additif”). Pour une décomposition multiplicatif décomposer (nom de la série, type = „multiplicatif”). Par exemple, Plot (decompose (gains, type = „multiplicatif”)). Il s`agit d`un moyen très simple d`évaluer rapidement si plusieurs séries chronologiques sont additifs ou multiplicatifs. Il donne un point de départ efficace pour traiter conditionnellement des lots de séries chronologiques.
Obtenez l`essentiel du code utilisé tout au long de ce blog pour y travailler vous-même. Si vous avez un moyen plus facile de classer les séries chronologiques, faites le moi savoir dans les commentaires! Dans une série temporelle multiplicatif, les composants se multiplient ensemble pour faire les séries chronologiques. Si vous avez une tendance croissante, l`amplitude de l`activité saisonnière augmente. Tout devient plus exagéré. Cela est fréquent lorsque vous regardez le trafic Web. decompearn = décomposition (résultat, type = „multiplicatif”) parcelle (decompearn) les deux commandes suivantes feront une décomposition multiplicatif de la série de production de bière et imprimeront les effets saisonniers. Les effets saisonniers additifs sont 8,06289,-41,58529,-24,68456, 58,20698.