JMP GUI を使用して時系列傾向線の統計的有意性をテストするにはどうすればよいですかこんにちは。時系列の傾向線が統計的に有意かどうかをテストしようとしています。季節ごとの傾向も試してみたいと思います。これを JMP GUI 内で実行したいと考えています。
私のデータは、溶解した「化学物質 A」とサンプリング時間の関係であり、4 年間にわたってほぼ毎月のデータがあります。
前もって感謝します！
高度な統計モデリングRe: JMP GUI を使用して時系列傾向線の統計的有意性をテストするにはどうすればよいですか多くの物理的、経済的、社会学的、または人口学的状況では、観測の時間間隔が均一であることはまったく珍しいことではありません。 帰無仮説は、トレンド成分の傾き = 0 ですか? 対代替の傾きはゼロに等しくありませんか? 不均一な時間間隔の場合は、インデックス予測子を応答に当てはめて仮説をテストするだけです。 アルファ レベルを指定しないため、あるアルファ レベルでは帰無仮説を棄却する必要があります。
Re: JMP GUI を使用して時系列傾向線の統計的有意性をテストするにはどうすればよいですか簡単に実行できる 2 つのことですが、目的には十分でない場合もあります。
1. サンプリング時間が数日しか変化しないが、ほぼ毎月である場合は、時系列分析で使用する月/年変数を作成します (これは等間隔になります)。
2. データ収集の正確なデータ/時間が重要な場合は、時間を要因の 1 つ (連続変数として入力) として回帰 (単純または複数、追加の予測変数がある場合) を試すことができます。その係数によって明らかになるはずです。時代の流れについての何か。自己相関がある可能性が高いため、Y 変数を 1 次差分に変換してみるとよいでしょう。これはより正当なモデルかもしれませんが、時間傾向は時間係数ではなく切片で検出されると思います (後者は時間傾向に変化があるかどうかを示します)。
Re: JMP GUI を使用して時系列傾向線の統計的有意性をテストするにはどうすればよいですか私のデータは、正確ではありませんが、4 年間にわたるほぼ毎月のデータです。1) PFMOAA の時系列が上昇傾向にあるのか、下降傾向にあるのか、あるいは全く上昇傾向にないのかを評価したいと考えています。 2) PFMOAA は季節によって変動します。
分析....モデリング....時系列を使用しようとすると、JMP は「データは時間で並べ替えられ、等間隔である必要がある」と言います。これは非現実的だと思われます。データは完全な間隔で収集されません。こんなことが何度もあるだろう。ここで私は正しい道を進んでいないかもしれませんが、上記の 2 つの質問に答えようとしています。
私のデータ（の一部）の画面キャプチャを以下に示します。
Re: JMP GUI を使用して時系列傾向線の統計的有意性をテストするにはどうすればよいですかAnalyze...Specialized Modeling...Time Series プラットフォームを使用していると仮定します。ただし、全体傾向線が統計的に有意である場合、ほとんどのパラメータ推定テーブルで個々のパラメータが有意であるかどうかを確認できます。 ARIMA モデルでは、これらの推定は、すべてのパラメーターが重要であるモデルを「こっそり調べる」のに役立ちます。 季節 ARIMA オプションでは、季節の傾向が考慮されます。
