定常時系列時系列 (Occ (%ocupation) 対タイムスタンプ cfr. 付録の時系列モデル) 自己相関関数が非定常性を示す遅い減衰を示しますが、ADF テストはすべて負であり、静的な Occ 時系列を示します。 どの基準が正しいですか？ ARMA と ARIMA (差分) モデルで非常に良い結果が得られました。 遅い減衰の自己相関関数を考慮して、非差分 (4,2) ARMA モデルを信頼できると評価できますか? それとも差別化が必要ですか？ 注意: 2 つの差分操作の後でのみ、ACF と PCF が類似して定常性を示します。 よろしくフランク
Re: 定常時系列こんにちは、ご意見をお寄せいただきありがとうございます。 参考までに、私は JMP 13.1 バージョンを使用しています。
確かに、毎日のパターンは異なります。パターンが毎日の特徴的なもの (指紋など) である場合、差分を取った後、それぞれの予測時系列モデルを作成できるということですか? 残念ながら、毎日のパターンは休日などによって乱される可能性があるため、これが常に機能するとは限りませんか?
テストセット (すべて新しいデータ) を使用していくつかのシミュレーションを行いましたが、単純な ARMA (4,2) モデルの予測は最大 45 分間うまくいきました。その後、傾向は維持されていますが、大きな偏差が現れ始めました。
保存された予測式に問題があります。元のデータ シートの最後の列 (jmp チュートリアルで説明されているように) ではなく、新しい「無題」のデータ シートに保存されますか? あなたもこれに遭遇しますか？ 予測式自体についてですが、()-(数字)の意味は何ですか? その数字は何を意味するのでしょうか? 式の一番上にある数字とは違うのだろうか？ よろしく、フランク
Re: 定常時系列詳細な解決策を提案する時間がないことをお詫び申し上げます。しかし、うまくいけば、これはいくつかの手がかりを提供するでしょう:
- 日曜日の毎日のパターンは、他の曜日とはかなり異なり、金曜日と土曜日の使用率がはるかに高くなっています。
- 日ごとにサイクルを作成し、偏差モデルを使用してみます (サイクルを削除)。
- 私はおそらく調整可能なスムーズを使用するでしょう。偏差が大きいときにラムダを調整して追いつくことができるTrigg＆Leechメソッドで幸運に恵まれました。
もちろん、すべてのデータを使用しているため、R2乗は実際の予測よりも大きくなります。 管理図と同様のアプローチを取ることができます。ベースラインパターン、モデルを作成するために初期の期間を取り、残りの期間でそのモデルを使用すると、モデルに含まれていないデータについて予測された実際の残差に基づいて、真の R2 乗が得られます。
最後に、特に使用量の増加に迅速に対応する必要がある場合に、モデルが適切に予測できなくなった場合にフラグを立てるために、モニター、つまり管理図を配置します。
JMP または JMP PRO のどのバージョンとどの OS かを投稿する必要があります。 このタイプの「プロセス」には、時系列よりも役立つ可能性のある新しいプラットフォームとメソッドがいくつかあります。
Re: 定常時系列こんにちは、平均的な進化を明確にするためのコメントと努力に感謝します。異常な部屋の占有パターンは確かにハロウィーンです.
私たちの調査の目標は、次の 15 ～ 60 分間の部屋の占有レベルを予測することです。そのため、15 分のタイムラグ間隔内にとどまり、信頼できる時系列モデルの構築を試みる必要があります。 日周期が強いというのは正しいので、季節差が必要だと思いますか？ しかしそうすると、何回やっても季節感が消えず、本当にややこしい.. さらに驚くべきことは、私がチェックしたすべてのモデル (差異があるかどうかに関係なく) が R² > 99% であるということです! うますぎる話ですが、ここでのこの分析には何か根本的な間違いがありますか?
Re: 定常時系列https://en.wikipedia.org/wiki/Augmented_Dickey%E2%80%93Fuller_testと述べている」検定で使用される拡張ディッキー・フラー (ADF) 統計は、負の数です。 負の値が大きいほど、単位根があるという仮説の棄却が強くなります...」ゼロ平均 ADF は有意ではありませんが、データの毎日のサイクルが原因である可能性があります。
日付、曜日、時刻の列を追加しました。 以下は、曜日と時間帯による OCC の変動性プロットです。黒い線は曜日ごとの平均パターンです。2018 年 11 月 1 日には異常なパターンがあったことに注意してください (ハロウィーンの翌日)。
Re: 定常時系列前述の質問に加えて、保存された予測式の場所に問題があります。他のモデルの場合と同様に、データ シートの最後の列に保存されることを期待しています。 ここで、時系列分析では、モデルは新しい「無題」データシートに保存されますか? これは調整できますか？
