Pasos en el análisis de series temporales
El análisis de series temporales es una técnica estadística utilizada para predecir valores futuros, principalmente mediante la observación y el estudio de las tendencias y patrones de los cambios de datos a lo largo del tiempo. Los pasos del análisis de series de tiempo incluyen la recopilación de datos, la visualización de datos y el análisis de correlación, la selección y el ajuste del modelo.
1. Recopilación de datos:
Primero, obtenga los datos dinámicos de series temporales del sistema observado a través de métodos como observación, encuesta, estadística y muestreo. Esta es la base de todo el proceso de análisis. La calidad y precisión de los datos tienen un impacto directo en los resultados del análisis.
2. Visualización de datos y análisis de correlación:
Dibuje los datos dinámicos recopilados en un gráfico de correlación, realice un análisis de correlación y encuentre la función de autocorrelación. Los gráficos de correlación pueden mostrar visualmente las tendencias cambiantes y los ciclos de datos, y también pueden descubrir puntos de salto y puntos de inflexión.
El punto de salto se refiere a un valor de observación que es inconsistente con otros datos. Si el punto de salto es un valor de observación correcto, se debe tener en cuenta al modelar. Si se trata de un fenómeno anormal, el salto. El punto debe ajustarse al valor esperado. El punto de inflexión se refiere al punto en el que la serie de tiempo cambia repentinamente de una tendencia ascendente a una tendencia descendente. Si hay un punto de inflexión, se deben utilizar diferentes modelos para ajustar la serie de tiempo en secciones al modelar.
3. Selección y ajuste del modelo:
Basado en el segundo paso, seleccione un modelo aleatorio apropiado para el ajuste de la curva, es decir, utilice un modelo aleatorio general para ajustar la observación de la serie temporal. datos.
Para series temporales cortas o simples, se pueden utilizar modelos de tendencia y modelos estacionales más errores para el ajuste. Para series de tiempo estacionarias, se puede utilizar para el ajuste el modelo ARMA general (modelo de media móvil autorregresivo) y su modelo autorregresivo de caso especial, el modelo de media móvil o el modelo ARMA combinado.
Cuando hay más de 50 observaciones generalmente se utiliza el modelo ARMA. Para series de tiempo no estacionarias, primero debe realizar una operación de diferencia para convertirla en una serie de tiempo estacionaria y luego usar un modelo apropiado para ajustar esta serie de diferencias.
Los anteriores son los pasos básicos del análisis de series de tiempo. Cada paso tiene su propia función única y es indispensable. A través de estos pasos, podemos analizar y predecir de manera efectiva datos de series temporales y brindar un sólido apoyo para la toma de decisiones.