시계열 및 다양한 시간 척도 지연 기여도JMP-Com 안녕하세요.
애플리케이션에 ARIMA 모델이나 시계열 예측(TSF)을 사용하고자 하는 고객으로부터 이 질문을 받았습니다.
열 1은 타임 스탬프입니다.
열 2- 열 N에는 데이터 포인트가 있습니다.
질문: ARIMA 플랫폼 또는 TSF가 다른 시간 척도에 있는 지연 지점의 기여를 설명할 수 있습니까?
예를 들어; 월별 판매 데이터가 있고 4월의 판매가 6월의 판매에 영향을 미친다는 것을 알고 있다고 가정해 보겠습니다. 그래서 저는 제 모델에 2개월의 시차가 중요하다는 것을 압니다. 그러나 오늘날에도 영향을 미칠 수 있는 주별/일별/시간별 지연이 있습니까? 그래서 2개월의 시차가 중요하다는 것을 알지만 3주 전의 시차도 중요한지 알 수 있을까요?
월과 주는 시간 척도가 다르며 고객은 데이터를 분 단위로 받습니다. 그러나 그들은 시계열 모델에 가장 중요한 시간 척도(연간, 분기별, 월간, 주별)를 알고 싶어합니다. 그리고 시계열 모델이 다른 시간 척도의 지연 지점을 사용할 수 있는 경우.
감사합니다,
사랑
Re: 시계열 및 다양한 시간 척도 지연 기여도ARIMA 및 지수 평활(TSF)에는 시간 척도가 하나만 있습니다.
여러 척도를 수용하는 몇 가지 방법을 생각할 수 있습니다.
- 더 미세한 시간 단위로 작업하십시오. 월별 및 주별 정보가 있는 경우 주별 정보로 작업합니다. 월간 정보는 주간에서 집계되거나 주간은 월간을 사용하여 배포됩니다. 집계 방법, 배포 방법, 이것이 다음 질문입니다. 또한 "시차"는 더 미세한 시간 척도를 사용하게 됩니다. 예를 들어 시리즈의 어떤 "주별" 시점이 참조해야 하는 "월별" 정보를 나타냅니다.
- 계열 자체 이외의 정보를 통합할 수 있는 전달 함수 모델로 작업합니다. 예를 들어 "월간" 시리즈를 맞추면서 "주간" 정보를 추가 "입력"으로 추가합니다. (근데 어느주에 쓸까? 따라서 더 미세한 규모로 작업하라는 첫 번째 제안은 여전히 관련이 있습니다.)
Re: 시계열 및 다양한 시간 척도 지연 기여도가장 적절한 시간 지연을 찾기 위해 미친 아이디어를 던지고 이것이 잘 될지 확신하지 못합니다.
다른 시간 지연 시간 열을 작성하기 위해 시간 열에서 여러 열을 작성할 수 있습니다. 그런 다음 구조 방정식 모델을 사용하여 응답 데이터에 대한 가장 대표적인 시차를 찾으십시오.
참새를 타고 코끼리를 쏘는 것일 수도 있지만 작동할 수도 있습니다 
