mobile theme mode icon
theme mode light icon theme mode dark icon
Random Question 隨機的
speech play
speech pause
speech stop

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。

Knowway.org 使用 cookie 為您提供更好的服務。 使用 Knowway.org,即表示您同意我們使用 cookie。 有關詳細信息,您可以查看我們的 Cookie 政策 文本。 close-policy