स्टाटा फॉरेक्स में मौसमी समायोजन को छोड़ दें

डेटा की किसी भी नियमित श्रृंखला में आवधिकता प्राप्त करने का एक बहुत अच्छा तरीका यह है कि किसी भी समग्र प्रवृत्ति को हटाने के बाद अपनी शक्ति स्पेक्ट्रम का निरीक्षण करना। (यह पूरी तरह से स्वचालित स्क्रीनिंग के लिए उधार देता है जब कुल शक्ति एक मानक मूल्य, जैसे एकता, के लिए सामान्यीकृत होती है।) अन्य व्यवहारों के साथ अव्यवस्थित अवधि से बचने के लिए प्रारंभिक रुझान को हटाने (और सीरियल सहसंबंध को हटाने के वैकल्पिक वैकल्पिक) आवश्यक है। मूल स्पेक्ट्रम का उचित रूप से चिकना संस्करण के आटोक्वायरेंस फ़ंक्शन के असतत फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म है। यदि आप भौतिक तरंग के नमूने के रूप में समय श्रृंखला के बारे में सोचते हैं, तो आप अनुमान लगा सकते हैं कि प्रत्येक आवृत्ति में कुल तरंगों को कितना शक्ति दी जाती है। पावर स्पेक्ट्रम (या टाइमोग्राम) प्लैट्स बनाम प्लस वर्क्स फ्रीक्वेंसी। चक्रीय (ये, दोहराए जाने वाले या मौसमी पैटर्न) उनके आवृत्तियों पर स्थित बड़े स्पाइक के रूप में दिखाई देंगे। उदाहरण के तौर पर, एक वर्ष (365 मूल्यों) के लिए ली गई दैनिक माप से अवशेषों की इस (नकली) समय श्रृंखला पर विचार करें। मूल्य किसी भी स्पष्ट प्रवृत्तियों के बिना 0 के आसपास उतार-चढ़ाव करता है, यह दर्शाता है कि सभी महत्वपूर्ण रुझानों को हटा दिया गया है। अस्थिरता यादृच्छिक लगता है: कोई आवधिकता स्पष्ट नहीं है। यह एक ही डेटा के एक और भूखंड है, जिसे हमें संभावित आवधिक पैटर्न देखने में मदद करने के लिए तैयार किया गया है। यदि आप वास्तव में कड़ी मेहनत करते हैं, तो हो सकता है कि आपको 11 से 12 गुना ज्यादा शोर और दोहराव वाला पैटर्न मिल जाए। उपरोक्त शून्य और निम्न-शून्य मानों के लम्बी अनुक्रमों में कम से कम कुछ सकारात्मक आत्मसंयोजन का सुझाव दिया गया है, यह दिखा रहा है कि यह श्रृंखला पूरी तरह यादृच्छिक नहीं है। इस अवधि के लिए, 9 1 तक की आवृत्तियों के लिए दिखाया गया है (कुल श्रृंखला लंबाई का एक चौथाई)। यह एक वेल्च खिड़की के साथ बनाया गया था और यूनिट क्षेत्र में सामान्यीकृत (संपूर्ण अवधि के लिए, न सिर्फ भाग दिखाया गया भाग)। शक्ति सफेद शोर (छोटे यादृच्छिक उतार-चढ़ाव) प्लस दो प्रमुख स्पाइक्स जैसी दिखती है। उन्हें याद करना मुश्किल है, वे नहीं हैं 12 की अवधि में बड़ा और 52 की अवधि में छोटे। इस पद्धति ने इन आंकड़ों में एक मासिक चक्र और साप्ताहिक चक्र का पता लगाया है। वास्तव में यह सब वहाँ है चक्र (मौसमी) का पता लगाने के लिए, बस अपेक्षाकृत बड़े स्थानीय अधिकतममा के लिए कालक्रम (जो मूल्यों की सूची है) स्कैन करें। यह पता लगाने का समय है कि यह डेटा कैसे बनाया गया। मूल्य दो साइन लहरों की एक राशि से उत्पन्न होता है, आवृत्ति 12 (स्क्वायर आयाप 34 का) और दूसरा आवृत्ति 52 (स्क्वेर्ड आयाम 14) के साथ। ये हैं जो कालक्रम में spikes का पता लगाया गया है। उनकी राशि को मोटी काली वक्र के रूप में दिखाया गया है। सामान्य तौर पर विचरण 2 का सामान्य शोर तब जोड़ा गया था, जैसा कि काले रंग की परतों से लाल बत्ती से लेकर हल्की भूरे रंग की पट्टी के रूप में दिखाया गया था। इस शोर ने कालक्रम के निचले भाग में निम्न-स्तर की लहर शुरू की, जो अन्यथा सिर्फ एक फ्लैट 0 होगा। मूल्यों में कुल भिन्नता का दो-तिहाई हिस्सा गैर-आवधिक और यादृच्छिक है, जो बहुत शोर है: इसलिए केवल बिंदुओं को देखकर आवधिकता को बनाना मुश्किल है फिर भी (भाग में क्योंकि थियरों का इतना डेटा है) अवधि के साथ आवृत्तियों को खोजने के लिए आसान है और परिणाम स्पष्ट है। कंप्यूटिंग समय-सारिणी के लिए निर्देश और अच्छी सलाह संख्यात्मक व्यंजनों साइट पर दिखाई देती हैं: FFT का उपयोग करके बिजली स्पेक्ट्रम आकलन पर अनुभाग देखें। समय अवधि अनुमान के लिए कोड है। इन उदाहरणों को मेथमैटिका 8 में बनाया गया था, यह अवधि अपने फूरियर फ़ंक्शन के साथ गणना की गई थी। 28 सितंबर को 16:38 का उत्तर दिया गया। इसके बाद किसी भी समग्र प्रवृत्ति को हटाने के बाद Achilles एड़ी को कई बार प्रवृत्त हो सकते हैं, कई स्तरों के बदलावों को आपके उदाहरण में शामिल किया गया था। विचार यह है कि इनपुट श्रृंखला प्रकृति में नियतात्मक हैं मौसमी और नियमित एआरआईएमए संरचना की संभावित उपस्थिति का चेहरा अनुपचारित असामान्य वन टाइम वैल्यू किसी भी समय-आधारित पहचान योजना को बिगड़ सकती है क्योंकि समय-समय पर पूर्वाग्रह के कारण गैर-महत्त्व उत्पन्न होता है। अगर साप्ताहिक और मासिक प्रभाव पूर्व में कुछ बिंदु पर बदलते हैं, तो कालक्रम आधारित प्रक्रिया विफल हो जाएगी ndash IrishStat Sep 2 9 11 0:06 आयरिश मुझे लगता है कि आपकी टिप्पणी कुछ हद तक अतिरंजित हो सकती है। यह सबसे प्रारंभिक एकमुश्त वैल्यूजक्वाट (उर्फ आउटलेटर्स) को ढूंढने और उसका इलाज करने के लिए सबसे प्रारंभिक है, इसलिए यह केवल इस बात पर जोर देने का उल्लेख करता है कि कुछ समय श्रृंखला के आकलनकर्ता आउटलेटर्स के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं। quot; प्रकृति में निपुणवादी मूल विचारों का प्रतिनिधित्व करता है: कोई भी यह नहीं मानता है कि निर्धारकवाद (जैसा कि सिमुलेशन में शोर की भारी मात्रा के रूप में इसका सबूत है) अनुकरण में वास्तविकता में लगभग एक मॉडल - वास्तविकता के रूप में एक निश्चित आवधिक संकेत को शामिल किया गया है - केवल अवधि के समय और मौसम के बीच संबंध को वर्णन करने के लिए (निरंतर।) Ndash whuber 9830 29 सितंबर 11 पर 16:41 हाँ, मौसम की अवधि में परिवर्तन अवधि (और एसीएफ, आदि), विशेष रूप से आवृत्ति (संभावना नहीं) या चरण (संभव) में परिवर्तन अस्पष्ट कर सकते हैं। मेरे पद के संदर्भ में यह संभाल करने के लिए एक समाधान दिया जाता है: वे समय-समय पर आकलन के लिए एक चलती विंडो का उपयोग करने की सलाह देते हैं। इसके लिए एक कला है, और स्पष्ट रूप से नुकसान हो रहे हैं, ताकि आप समय-समय पर विश्लेषण करके विशेषज्ञ उपचार से फायदा उठा सकें, जैसा कि आप वकील करते हैं। लेकिन प्रश्न पूछता है कि क्या मौसमी सटोरियों का पता लगाने के लिए कुछ गलत तरीके हैं और निर्विवाद रूप से समय-काल एक सांख्यिकीय शक्तिशाली, कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल, आसानी से व्याख्यात्मक विकल्प है। ndash whuber 9830 29 सितंबर को 16:46 मेरी दुनिया में sinescosines का उपयोग कर रहे हैं उद्धरण चिह्नों की तुलना बहुत साल के संकेतक के महीने की तरह ज्यादा। किसी भी पूर्व-विनिर्दिष्ट मॉडल को फ़िट करने से उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट पैटर्न में लगाए गए मूल्यों को प्रतिबंधित किया जाता है, अक्सर उप-मानक। डेटा को एंटिस्टास्टेड कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर की मदद करने के लिए निश्चित और स्टोकिस्टिक इनपुट एन. बी. मैं एआरआईएमए को संरचनाओं को स्टोचस्टिक या अनुकूली उद्धरणों के रूप में बताता हूं क्योंकि फिट मूल्यों को श्रृंखला के इतिहास में बदलाव के लिए समायोजित किया जाता है। मेरी राय में कालक्रम की उपयोगिता क्विटोवर्सक्वाइट सरल सांख्यिकीय मॉडलिंग ndash IrishStat Sep 29 11 at 17:44 whuber एक ही बात को दोहरा कर उपयोगी नहीं हो सकता है हालांकि, यह भी अच्छा हो सकता है कि पैराग्राफ नीचे पैराग्राफ को ठीक करने के लिए कहा जाए कि स्पाइक 12 व 52 बार प्रति वर्ष के उद्धरण पर स्थित हैं, और नहीं, साजिश को फिक्स करने के लिए भी quotteriodquot के बजाय quotfrequencyquot अच्छा हो सकता है अगर आपको लगता है कि यह भी परेशान नहीं है ndash Celelibi Oct 11 16 at 15:29 मौसमी समय के साथ और अक्सर बदल सकता है इसलिए संरचना का पता लगाने के लिए संक्षेप उपाय काफी अपर्याप्त हो सकते हैं। किसी को एआरआईएए के गुणांकों में परिवर्तन के लिए परीक्षण करना पड़ता है और मौसमी डमी में अक्सर बदलाव होता है। उदाहरण के लिए एक 10 साल के क्षितिज में पहले के वर्षों के लिए जून प्रभाव हो सकता है लेकिन पिछले 10-कश्मीर के वर्षों में जून प्रभाव का प्रमाण है। एक साधारण समग्र जून प्रभाव गैर-महत्वपूर्ण हो सकता है क्योंकि प्रभाव समय के साथ स्थिर नहीं था। इसी तरह एक मौसमी ARIMA घटक भी बदल सकता है स्थानीय स्तर की शिफ्ट और या स्थानीय समय के रुझानों को शामिल करने के लिए देखभाल की जानी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि त्रुटियों का विचलन समय के साथ स्थिर रहा है। किसी को मूल डेटा पर जीएलएसवाइटिड कम से कम स्क्वायर या पावर ट्रांसपोर्टेशन जैसे लॉजक्ष्वार जड़ें आदि जैसे परिवर्तनों का मूल्यांकन नहीं करना चाहिए, लेकिन एक अस्थायी मॉडल की त्रुटियों पर मूल्यांकन करना चाहिए। गाऊसी मान्यताओं को देखने के आंकड़ों के साथ कुछ भी नहीं करना पड़ता है, लेकिन सभी मॉडल से त्रुटियों के साथ करते हैं। यह सांख्यिकीय परीक्षण के आधार के कारण होता है जो एक गैर-केंद्रीय ची-स्क्वायर चर के अनुपात का उपयोग केंद्रीय ची-स्क्वायर चर में करता है। यदि आप अपनी दुनिया से एक उदाहरण श्रृंखला पोस्ट करना चाहते हैं तो मुझे आपको और सूची को मौसमी संरचना का पता लगाने के लिए एक संपूर्ण विश्लेषण प्रदान करने में खुशी होगी। उत्तर दिया, 27 सितंबर को 18:36, चार्लीज़ का उत्तर अच्छा है, और इसकी आईडी कहाँ है यदि आप ACF ग्राफ़ का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो आप वर्तमान में कश्मीर समय के लिए के -1 डमी वैरिएबल बना सकते हैं। फिर आप देख सकते हैं कि डमी वैरिएबल डमी वैरिएबल (और संभवतः एक प्रवृत्ति शब्द) के साथ प्रतिगमन में महत्वपूर्ण हैं या नहीं। यदि आपका डेटा त्रैमासिक है: डमी क्यू 2 1 है, अगर यह दूसरी तिमाही है, अन्य 0 डमी क्यू 3 1 है अगर यह तीसरी तिमाही है, अन्य 0 डमी क्यू 4 1 है, अगर यह चौथी तिमाही है, दूसरा 0 नोट तिमाही 1 है बेस केस (सभी 3 डमीज शून्य) आप मिनिटैब में समय श्रृंखला में अपघटन भी देख सकते हैं - अक्सर शास्त्रीय अपघटन कहा जाता है अंत में, आप कुछ और आधुनिक उपयोग करना चाह सकते हैं, लेकिन यह आरंभ करने के लिए एक सरल स्थान है। 27 सितंबर को 18:53 उत्तर दिया मैं खुद को आर के लिए थोड़ा नया हूँ, लेकिन एसीएफ समारोह की मेरी समझ यह है कि यदि ऊर्ध्वाधर रेखा ऊपर की धराशायी रेखा से ऊपर या नीचे की खाई वाली रेखा से नीचे जाती है, तो कुछ आत्म-आकलन (सीजन सहित) । 27 सितंबर को 15:47 उत्तर में सदिश की सदिश बनाने की कोशिश करें। फिटिंग सिनेसॉइसिन आदि कुछ भौतिक-भौतिक समय श्रृंखला के लिए उपयोगी हो सकते हैं लेकिन आपको MSB से अवगत होना चाहिए। मॉडल विशिष्टता पूर्वाग्रह ndash IrishStat Sep 28 11 14:31 Autoregression ऋतुमान का मतलब नहीं है ndash Jens 22 नवंबर 13 12:32 आपका उत्तर 2017 स्टैक एक्सचेंज, Inc समय की श्रृंखला में stata का उपयोग करते हुए सीज़न मेरे अध्ययन के लिए, हमने कुछ हस्तक्षेप किए, इसलिए मेरा विश्लेषण का उद्देश्य है: - पूर्व-स्थिति के आंकड़ों को मॉडल - पूर्वानुमान स्थिति के बाद - देखें कि क्या एक ब्रेक, रुकावट (कभी-कभी बुलाया टीएस स्वास्थ्य अध्ययनों में) जिसे आविष्कार के लिए समर्पित किया जा सकता है (दिशा में हम चाहते थे) सबसे पहले, विभेदित डेटा के लिए एक एआरएमए (2,1) मॉडल बराबर है मूल श्रृंखला के लिए एक ARIMA (2,1,1) मॉडल के लिए दूसरी ओर, मुझे लगता है कि आप शनिवार और रविवार के अनुरूप टिप्पणियों को हटा सकते हैं। फिर, मौसमी अवधि 7 के बजाय 5 होगी। बेशक, आप मौसमी ARIMA मॉडल का अनुमान लगा सकते हैं। हालांकि, अतिदेय संदर्भ से बचने के लिए, आप मौसमी इकाई जड़ परीक्षण लागू कर सकते हैं। शायद, एक संरचनात्मक समय श्रृंखला मॉडल एक बेहतर विकल्प हो सकता है ताकि स्तर और मौसमी विविधताओं का अनुमान लगाया जा सके। अनुशंसा 1 सिफारिश शनिवार और रविवार के दौरान कोई डेटा नहीं है, इस प्रकार यह श्रृंखला एक समय गैर गैरकानूनी श्रृंखला है। इस से एसीएफ प्राप्त करना संदिग्ध है क्योंकि दी गई समय श्रृंखला में सभी डेटा के लिए लांग स्थिर नहीं होते हैं। लेकिन फिर भी, आप मूल डेटा के लिए पहले से विभेदित डेटा या एआरआईएए (2,1,1) के लिए एआरएमए (2,1) का उपयोग कर सकते हैं अनुशंसा 1 सिफारिश संजीत जयपुरिया मिडोड राजीव गांधी भारतीय प्रबंधन संस्थान आप अरिमा का उपयोग करना चाहिए (2,1,1) पहले नियम के अनुसार हम डेटा की स्थिरता की जांच करने के लिए टीएस तो एसीएफ और पीसीएफ ग्राफ़ का प्लॉट करते हैं। इस से आपने पाया है कि यदि डेटा श्रृंखला का मूल्य पी 2, डी 1 और क्यू 1 होता है तो यह स्थिर होगा। इसलिए अरीमा (2.11) मूल डेटा श्रृंखला पर लागू होती है। मौसमी डेटा स्थिर बनाने के लिए, आप मौसमी प्रभाव के अनुसार 4,6 या 12 के साथ अंतर कर सकते हैं, जैसा कि एसीएफ और मूल आंकड़ों के पीसीएफ से पहचाना गया है। मौसमी अंतर के बाद फिर से एसीएफ और पीसीएफ को साजिश कराएं और एआरआईएए (पी, डी, क्यू) का चयन करें। इस से महत्वपूर्ण मौसमी और गैर-मौसमी अंतराल की पहचान करने और एआरआईएएमए (पी, डी, क्यू) (पी, डी, क्यू) को ढूंढना आप किताबों के माध्यम से जा सकते हैं पद्धति विधि और अनुप्रयोगों द्वारा Spyros G. Makridakis, रोब जे। Hyndman सिफारिश 2 सिफारिशें नमस्ते जहां तक ​​मुझे पता है, आप (इकाई रूट परीक्षा), या मौसमी इकाई जड़ से निपटने के बिना ARIMA को पारित नहीं कर सकता आपके मामले में परीक्षण करें क्यों क्योंकि एआर और एमए के बीच उद्धरण चिह्न एकीकरण के आदेश के लिए खड़ा है, दूसरे शब्दों में, फ़िल्टर को आपको समय श्रृंखला स्थिर बनाने के लिए आवेदन करना चाहिए। जब मौसमी डेटा से निपटना होता है तो (1-एलएस) फिल्टर लागू करते समय समय सीमा को अधिक महत्व देने का जोखिम होता है एचईजीई के पेपर ने इस मुद्दे पर प्रकाश डाला और कहा कि उचित फिल्टर समय श्रृंखला में मौजूद मौसमी इकाई जड़ों की संख्या पर निर्भर करता है। अब, जो सॉफ्टवेयर आप इस विश्लेषण के संचालन के लिए उपयोग कर सकते हैं जैसा कि मैं जानता हूं, त्रैमासिक और मासिक आंकड़ों के लिए STATA और R (HEGY पैकेज) इस परीक्षा को प्रदान करते हैं। उच्च साप्ताहिक और डायलेसी जैसे फ्रीक्वेंसी के लिए, आईएम आपको यह बताने में डरता है कि आपको HEGY के पेपर के आधार पर कोड लिखना चाहिए। सिफारिश 1 सिफारिश: हल्ड्रप एट अल (2007) (टंडफोोन लिइंडियाज 10.119807350010600000045 9.यूजेडसी 4 पीसीएसओओओ) द्वारा लिखित एक लेख है जो इस मुद्दे के साथ आंशिक रूप से सौदा करता है जो आवधिक मॉडलों का उपयोग करते हैं जो कि SARIMA मॉडल के सामान्यीकरण हैं। आशा है कि इससे मदद मिलेगी सिफारिश 1 सिफारिश