내 시계열 데이터를 분석하는 방법에 대한 조언을 받고 싶습니다.
나는 5 개 장소에 걸쳐 5 개월 동안 수온 데이터를 매 시간 측정했다.
나는 다음과 같은 방법으로 나의 데이터를 요약했다.
1. 사이트 (5 개 사이트)
2. 일 (0-150)
2. 월 (6 월 -10 월, 5 단계)
삼. 일 평균 온도 (반응 변수 1)
4. 일일 최대 온도 (반응 변수 2)
5. 일일 표준 편차, 또는 다른 변화 측정 (응답 변수 3)
그래서 저는 5 x 5 x 150 = 750 관측치를가집니다.
나는 다음과 같은 것을 시험해보고 싶다.
1. 사이트마다 내 응답 변수가 크게 다릅니다.
2. 월간 상호 작용이 있습니까? 예를 들어, 1 월 1 일에는 모든 사이트가 비슷한 응답을 보였으며 2 월에는 한 사이트가 다른 사이트보다 훨씬 더 높은 응답을 보였습니다.
시간적 자기 상관 구조를 지정하여 시계열 또는 혼합 모델 분석을 할 계획입니다.
고정 효과에 대해서는 설명 변수가
옵션 1 개월 (요소), 사이트 (요소) 및이 두 요소의 상호 작용
옵션 2 - 하루 (연속 변수로) 및 사이트 (요인으로) 및이 둘의 상호 작용
이것은 시계열 데이터이므로 중요한 일시적인 자기 상관을 기대합니다.
따라서 평균 및 최대 온도에 대한 분석을 수행 할 때 상관 관계 구조를 추가해야합니다. 그러나 상관 관계에 어떤 변수를 사용해야하는지 잘 모르겠습니다 - 월 또는 일?
또한 매일 온도의 표준 편차에 대한 anova / ancova를 수행하고 싶습니다. 그래도 상관 관계 구조를 추가해야합니까? 또는 편차이므로 값이 독립적이됩니까?
고맙습니다
안녕하세요, tsingh!
저는 이것이 당신이 듣고 싶어하는 것이 아니라고 확신하지만, 여기에 제 충고가 있습니다 : 시계열 분석에 익숙한 전문 통계 학자와 상담하십시오. 여러분은 여러분의 응용 프로그램의 모든 상황과 세부 사항을 처리 할 수 있습니다.
귀하의 신청서에 대해 많은 의문이 제기됩니다. 제 의견으로는, 그것들을 통한 작업은 토론 포럼의 강점 중 하나가 아니며, 여러분의 질문은 반드시 통계 문제를 제시합니다. 반드시 JMP 문제는 아닙니다.
행운을 빕니다!
