時系列データを分析する方法についてアドバイスをお願いします。
私は5つのサイトで5か月間の水温データを1時間ごとに測定しています。
次のようにデータをまとめました
1.サイト（5サイト）
2.日（0〜150）
2。月（6〜10月、5レベル）
3。日平均気温（応答変数1）
4。1日の最高気温（応答変数2）
5。 1日の標準偏差、またはその他の変動量（応答変数3）
だから私は5×5×150 = 750の観測値を持っている
私は以下をテストしたいです。
1。私の反応はサイト間で大きく異なります。
2.毎月のやりとりはありますか？例えば、1ヶ月目にはすべてのサイトが同様の反応を示し、2ヶ月目には1つのサイトが他のサイトよりもかなり高い反応を示します。
時系列自己相関構造を指定して時系列/混合モデル分析を行うことを計画しています。
固定効果のために説明変数を
オプション1ヶ月（要因として）、サイト（要因として）とこれら二つの相互作用。
オプション2 - 日（連続変数として）およびサイト（要因として）およびこれら2つの相互作用。
これは時系列データなので、私は大きな時間的自己相関を期待しています。
そのため、平均気温と最高気温についてこの分析を行うときは、相関構造を追加する必要があります。しかし、相関のためにどの変数を使用すればよいのかわかりません - 月と日のどちらかです。
また、日々の気温の標準偏差についてアノバ/アンコバを行いたいのですが、それでも相関構造を追加する必要がありますか。それとも偏差なので、値は独立していますか？
ありがとうございました
こんにちは、tsingh！
これはあなたが聞きたいものではないと確信しています、しかし私のアドバイスはここにあります：あなたがあなたのアプリケーションのすべての文脈と詳細を通して働くことができる時系列分析に精通しているプロの統計学者と相談しなさい。
あなたの申請について私の頭に浮かぶたくさんの質問があります。 私の意見では、これらの問題を解決することはディスカッションフォーラムの強みの1つではなく、あなたの質問は必ずしもJMPの問題ではなく統計の問題を表しています。
がんばろう！
