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liliconcom

正弦函數擬合你好，

我有一個 Excel 電子表格，已載入到 JMP 中。 我希望透過正弦函數擬合來擬合 XY 數據以檢查季節效應。 我不知道我該怎麼做。 有什麼建議麼？

謝謝回覆：正弦函數擬合如果您想嘗試正弦函數方法（例如，沒有時間序列的規則間隔資料），並且您想放棄有關虛擬變數的其他建議...

每行給出一個日期“date_col”

製作兩列
正弦
正弦((一年中的某一天(:date_col) / 365) * (2 * Pi()))
90 度偏移正弦
正弦((一年中的某一天(:date_col) / 365+ 91 / 365) * (2 * Pi()))

添加這些以擬合模型，評估顯著性。
如果發現顯著性，則使用係數並透過設定相位偏移簡化為單一函數

無論選擇哪種方法，如果您懷疑季節性 - 請務必按一年中的某一天檢查殘差回覆：正弦函數擬合引自 Bowerman 和 O'Connell，“預測和時間序列：應用方法”，1993 年，第 3 版，第 324 頁：

「......作者認為虛擬變數迴歸（以及稍後將介紹的其他方法）通常優於用於建模季節變化的三角模型。 這是因為虛擬變數模型（和其他技術）使用不同的參數來模擬一年中每個不同季節的影響」。

他們所指的「其他方法」是正式的時間序列模型，例如 ARIMA。 JMP 能夠擬合時間序列模型，但它們可能非常複雜。 我會先嘗試虛擬變數方法，如果您需要更多複雜性，然後再嘗試 ARIMA 模型。

問候，

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