グレンジャー化を理解する: 時系列データを準備するためのガイド
グレンジャー化は、時系列データを定常プロセスに変換するプロセスです。これは、データの統計的特性が時間の経過とともに一定のままであることを意味します。これは、データから傾向と季節性の要素を除去し、予測不可能な残留変動だけを残すことによって行われます。「グレンジャー化」という用語は、グレンジャー因果関係テストの名前に由来しています。シリーズを使用して別の時系列を予測できます。グレンジャー因果関係テストは、ある時系列を別の時系列の予測に使用できる場合、その 2 つの時系列の間には何らかの関係があるに違いない、という考えに基づいています。データを細分化することにより、基本的に時系列間に存在する可能性のある関係がすべて削除され、予測がより困難になります。時系列データを細分化するには、次のような方法がいくつかあります。トレンド除去: これには、線形または対数のトレンド ラインを当てはめて、それを元のデータから差し引くことによって、データから全体的なトレンドを削除することが含まれます。2. 季節分解: これには、データを季節パターンなどの構成要素に分解し、それらをデータから削除することが含まれます。3. 差分: これには、時系列の連続する観測間の差を取ることが含まれます。これは、データに存在する可能性のある傾向や季節性を除去するのに役立ちます。自己回帰統合移動平均 (ARIMA) モデリング: これには、傾向、季節性、ランダム変動のコンポーネントを含むデータに統計モデルを適合させることが含まれます。その後、モデルを使用してこれらのコンポーネントをデータから削除し、残りの変動だけを残すことができます。全体として、グレンジャー化は、時系列データに影響を与える可能性のある交絡変数や関係を削除するのに役立つため、分析用の時系列データを準備するのに役立つ手法です。分析の結果。
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