了解 Grangerizing：准备时间序列数据的指南

Grangerizing 是将时间序列数据转换为平稳过程的过程，这意味着数据的统计属性随着时间的推移保持不变。这是通过从数据中删除趋势和季节性成分，仅留下不可预测的残余变化来完成的。

术语“grangerizing”来自格兰杰因果检验的名称，这是一种统计检验，用于确定是否有一次序列可用于预测另一个时间序列。格兰杰因果检验基于这样的想法：如果一个时间序列可以用来预测另一个时间序列，那么两者之间一定存在某种关系。通过对数据进行聚类，我们实质上是消除了时间序列之间可能存在的任何关系，并使预测变得更加困难。有多种方法可以对时间序列数据进行聚类，包括：1。去趋势：这涉及通过拟合线性或对数趋势线，然后从原始数据中减去它，从数据中消除总体趋势。
2。季节性分解：这涉及将数据分解为其组成部分，例如季节性模式，并将其从数据中删除。
3。差异：这涉及获取时间序列中连续观察值之间的差异，这有助于消除数据中可能存在的任何趋势或季节性。
4。自回归综合移动平均 (ARIMA) 建模：这涉及将统计模型拟合到数据，其中包括趋势、季节性和随机变化的组成部分。然后，可以使用该模型从数据中删除这些组件，仅留下残余变化。总体而言，格兰格化是准备时间序列数据进行分析的有用技术，因为它可以帮助消除可能影响时间序列数据的任何混杂变量或关系。分析结果。