การทำความเข้าใจ Grangerizing: คำแนะนำในการเตรียมข้อมูลอนุกรมเวลา
Grangerizing เป็นกระบวนการในการแปลงข้อมูลอนุกรมเวลาให้เป็นกระบวนการที่อยู่กับที่ ซึ่งหมายความว่าคุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลจะคงที่เมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งทำได้โดยการลบองค์ประกอบแนวโน้มและฤดูกาลออกจากข้อมูล เหลือเพียงความแปรผันที่เหลือซึ่งไม่สามารถคาดเดาได้ คำว่า "grangerizing" มาจากชื่อของการทดสอบเชิงสาเหตุแบบ Granger ซึ่งเป็นการทดสอบทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาว่าครั้งเดียวหรือไม่ อนุกรมสามารถใช้เพื่อทำนายอนุกรมเวลาอื่นได้ การทดสอบความเป็นเหตุเป็นผลของเกรนเจอร์มีพื้นฐานอยู่บนแนวคิดที่ว่า หากอนุกรมเวลาหนึ่งสามารถนำมาใช้ทำนายอนุกรมเวลาอื่นได้ ก็จะต้องมีความสัมพันธ์บางอย่างระหว่างทั้งสอง โดยการจัดเรียงข้อมูล เรากำลังลบความสัมพันธ์ใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างอนุกรมเวลา และทำให้ยากต่อการคาดเดามากขึ้น
มีหลายวิธีในการรวบรวมข้อมูลอนุกรมเวลา รวมถึง:
1 Detrending: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการลบแนวโน้มโดยรวมออกจากข้อมูลโดยปรับเส้นแนวโน้มเชิงเส้นหรือลอการิทึมให้เหมาะสม จากนั้นจึงลบออกจากข้อมูลต้นฉบับ
2 การสลายตัวตามฤดูกาล: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนต่างๆ เช่น รูปแบบตามฤดูกาล และลบออกจากข้อมูล 3. ความแตกต่าง: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการพิจารณาความแตกต่างระหว่างการสังเกตต่อเนื่องกันในอนุกรมเวลา ซึ่งสามารถช่วยลบแนวโน้มหรือฤดูกาลใด ๆ ที่อาจมีอยู่ในข้อมูล
4 การสร้างแบบจำลองค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบบูรณาการแบบถดถอยอัตโนมัติ (ARIMA): สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการปรับแบบจำลองทางสถิติให้เหมาะสมกับข้อมูลที่มีส่วนประกอบสำหรับแนวโน้ม ฤดูกาล และการแปรผันแบบสุ่ม จากนั้นแบบจำลองสามารถใช้เพื่อลบส่วนประกอบเหล่านี้ออกจากข้อมูล โดยเหลือเพียงความแปรผันที่เหลือเท่านั้น
โดยรวม การแบ่งกลุ่มเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ในการเตรียมข้อมูลอนุกรมเวลาสำหรับการวิเคราะห์ เนื่องจากสามารถช่วยลบตัวแปรหรือความสัมพันธ์ที่สับสนที่อาจส่งผลกระทบต่อ ผลการวิเคราะห์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
