JMP-Com さん、こんにちは。
ARIMA モデルまたは時系列予測 (TSF) をアプリケーションに使用したいと考えているお客様から、この質問を受けました。
列 1 はタイムスタンプです
列 2 - 列 N にはデータ ポイントが含まれます
質問: ARIMA プラットフォームまたは TSF は、異なるタイム スケールのラグ ポイントからの寄与を考慮できますか?
例えば;たとえば、月次の売上データがあり、4 月の売上が 6 月の売上に影響を与えることがわかっているとします。 したがって、私のモデルにとって 2 か月の遅れが重要であることがわかりました。 しかし、今日にも影響を与える可能性のある週ごと、日ごと、時間ごとのずれはあるのでしょうか? 2 か月の遅れが重要であることはわかりますが、3 週間前の遅れも重要かどうかを確認できますか?
月と週は異なる時間スケールであり、顧客は分単位でデータを取得します。 しかし、彼らは、時系列モデルにとってどの時間スケールが最も重要であるかを知りたいと考えています (年、四半期、月、週)。 そして、時系列モデルが異なるタイム スケールのラグ ポイントを使用できるかどうか。
ありがとう、
素敵な
