Trovare la stagionalità in un set di dati che ha inflazione<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sto guardando un set di dati come questo:
http://www.census.gov/retail/marts/www/download/text/adv72200.txt
Voglio determinare se c'è una stagionalità nel set. L'AutoCorrelation non mostra picchi ma penso che sia un po 'sciocco perché i dati hanno una tendenza al rialzo così forte. Vorrei controllare quella tendenza al rialzo (cioè l'inflazione) e poi cercare la stagionalità.
Qualcuno mi può aiutare con questo?
Grazie in anticipo!
-Opaco
Ri: Trovare stagionalità in un set di dati che ha inflazioneA parte le serie temporali -
Il modello di adattamento può essere utilizzato con dati di tendenza generali come un periodo di tempo (forse il tempo ^ 2)
Con la forte tendenza generale definita, è possibile trovare una funzione complessiva (lineare, polinomiale, ecc.) Utilizzando il modello di adattamento, quindi "salva residui" ed esaminare i residui per mese indipendentemente dalla tendenza.
Ho visto approcci (a volte usati quando le serie temporali non sono passaggi regolari), di calcolare la "fase" dell'anno in radianti (mese / 6 * pi), calcolare un SIN e COS di questa fase e aggiungerli come termini in il modello in forma.
Saluti-
Ri: Trovare stagionalità in un set di dati che ha inflazioneOpaco,
È possibile controllare la tendenza al rialzo differenziando. Questo è facilmente gestibile nel modulo Analisi serie temporali selezionando l'opzione differenza. Oppure, se preferisci, puoi calcolare tu stesso la differenza creando una nuova colonna e inserendo la formula cibo - cibo Riga () - 1 (cioè, Row () - 1 è subscripted). Ciò sottrae l'osservazione precedente dall'osservazione corrente, che rimuove le tendenze. La prima riga wild restituisce un errore; basta fare clic su OK.
I valori differenziati non dovrebbero più avere una tendenza al rialzo.
