정상 시계열시계열(Occ(%ocupation) 대 타임스탬프 cfr. 부록의 시계열 모델)에서 자기 상관 함수는 비정상성을 나타내는 느린 감쇠를 보여주지만 ADF 테스트는 모두 음성이며 고정 Occ 시계열을 나타냅니다. 어떤 기준이 맞나요? ARMA와 ARIMA(차동) 모델에서 매우 좋은 결과를 얻었습니다. 느린 감쇠 자기상관 함수를 고려하여 차이가 없는 (4,2) ARMA 모델을 신뢰할 수 있다고 평가할 수 있습니까? 아니면 차별화가 필요한가요? 비고: 두 개의 미분 연산 후에만 ACF와 PCF가 유사해짐으로써 고정성을 나타냅니다. 친절한 프랭크
Re: 정지된 시계열안녕하세요, 귀하의 의견에 감사드립니다. 참고로 저는 JMP 13.1 버전을 사용하고 있습니다.
실제로 일일 패턴이 다릅니다. 패턴이 매일 특징적이라면(지문과 같이) 차이를 구분한 후 각각에 대한 예측 시계열 모델을 생성할 수 있다는 것을 의미합니까? 불행히도 일상적인 패턴은 예를 들어 holidyay에 의해 방해받을 수 있으므로 이것이 항상 작동하지 않을 것이라고 생각합니까?
테스트 세트(모든 새 데이터)로 여러 시뮬레이션을 수행했으며 간단한 ARMA(4,2) 모델 예측이 최대 45분 동안 제대로 작동한 후 추세가 유지되지만 강한 편차가 나타나기 시작합니다.
저장된 예측 공식에 문제가 있습니다. 원래 데이터 시트의 마지막 열(jmp 자습서에서 설명한 대로)에 저장되지 않고 새로운 "제목 없는" 데이터 시트에 저장됩니까? 당신도 이것을 접합니까? 예측 공식 자체에 관해서는 () - (숫자)의 의미는 무엇입니까? 그 숫자는 무엇을 의미합니까? 방정식의 맨 위에 있는 숫자와 다를 수 있습니까? 안부, 프랭크
Re: 정지된 시계열자세한 해결책을 제시할 시간이 없는 점 죄송합니다.그러나 이것이 몇 가지 단서를 제공할 수 있기를 바랍니다.
- 일요일의 일일 패턴은 다른 요일과 상당히 다르며 금요일과 토요일이 훨씬 더 많이 사용됩니다.
- 나는 일별 주기를 만들고 편차 모델(주기 제거)을 사용하려고 합니다.
- 아마도 조정 가능한 스무드를 사용할 것입니다. 편차가 클 때 람다를 조정하여 따라잡을 수 있도록 하는 Trigg & Leech 방법으로 운이 좋았습니다.
물론 모든 데이터를 사용하고 있기 때문에 RSquares는 실제 예측보다 클 것입니다. 관리도와 유사한 접근 방식을 취하고 싶을 수도 있습니다.초기 기간을 사용하여 기준 패턴, 모델을 만든 다음 나머지 기간에 해당 모델을 사용하고 실제 RSquare는 모델에 포함되지 않은 데이터에 대해 예측된 실제의 잔차를 기반으로 합니다.
마지막으로, 특히 사용량 증가에 신속하게 대응해야 하는 경우 모델이 더 이상 잘 예측하지 못할 때 표시하기 위해 제어 차트인 모니터를 배치합니다.
JMP 또는 JMP PRO의 버전과 OS를 게시해야 합니다. 시계열보다 더 유용할 수 있는 이러한 유형의 "프로세스"에 대한 몇 가지 새로운 플랫폼과 방법이 있습니다.
Re: 정지된 시계열안녕하세요, avrage 진화를 명확히하기위한 귀하의 의견과 노력에 감사드립니다. 특이한 방 점유 패턴은 실제로 할로윈입니다.
우리 연구의 목표는 방 점유 수준을 다음 15-60분 내에 예측하여 15분 지연 간격 내에서 유지하고 신뢰할 수 있는 시계열 모델을 구성해야 하는 것입니다. 강한 일일주기가 있다고 올바르게 언급 했으므로 계절적 차이가 필요하다고 가정합니까? 그런데 그렇게 몇 번을 해도 계절성이 사라지지 않아 정말 혼란스럽습니다.. 더욱 놀라운 것은 내가 확인한 모든 모델(차이가 있든 없든)은 R² > 99%를 산출한다는 것입니다! 사실이라기에는 너무 좋습니다. 여기 이 분석에 근본적으로 잘못된 것이 있습니까?
Re: 정지된 시계열https://en.wikipedia.org/wiki/Augmented_Dickey%E2%80%93Fuller_test "라고 말한다. 검정에 사용된 ADF(Augmented Dickey-Fuller) 통계량은 음수입니다. 음수일수록 단위근이 있다는 가설을 더 강하게 기각합니다..." 영 평균 ADF는 유의하지 않지만 데이터의 일일 주기 때문일 수 있습니다.
날짜, 요일 및 시간에 대한 열을 추가했습니다. 아래는 요일 및 시간에 따른 OCC의 변동성 플롯입니다.검은색 선은 각 요일의 평균 패턴입니다.참고 11/01/2018에는 특이한 패턴이 있었습니다(할로윈 다음 날).
Re: 정지된 시계열앞서 말한 질문 외에도 저장된 예측 공식의 위치에 문제가 있습니다. 다른 모델의 경우와 마찬가지로 내 데이터 시트의 마지막 열에 저장될 것으로 예상합니다. 여기에서 시계열 분석에서 모델은 새로운 "제목 없음" 데이터 시트에 저장됩니까? 이거 조정할 수 있나요?
