加法分解と乗法分解


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私の質問は本当に単純なものですが、それらは本当に私を理解するものです:)私は、特定の時系列が加法または乗法分解法を使用して分解されるかどうかを評価する方法を本当に知りません。お互いを区別するための視覚的な手掛かりがあることは知っていますが、理解できません。

この時系列を例にとります:

ここに画像の説明を入力してください

どのように説明しますか?

よろしくお願いします。


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乗法分解は、対数の加法分解にほぼ対応するため、stats.stackexchange.com / questions / 74537で対数(または平方根)変換を行うかどうかを決定するスレッドの多くは、ここでも適用されます。(それがポイントではないため、変換を適用しないように注意している回答は無視してください。)この例では、特に逆数に意味のある解釈がある場合(ガロンあたりのマイル数の変換など)、データの逆数に基づく分解が必要になる場合もあります。マイルあたりのガロンに)。
whuber

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@whuberあなたの答えと、あなたが不平を言ったSO投稿を本当にありがとう。私はそれらを区別する方法を学び、説明目的でその時系列を使用してこれらを交互に使用する場合を説明することを望んでいたと思います。私は分解ベースの逆数について聞いたことがありません:-/それについていくつか調査します。
4everlearning 2014

私が参照したスレッドの2つの回答は、それらを区別するための手順を示しています。「forecaster」による回答は「STLメソッド」を参照し、それを示しています。私の答えR、単純な堅牢な探索的方法である「拡散対レベルプロット」について説明しています(そのコードを示しています)。あなたのグラフィックを見ると、値が600に近い場合、短期変動の振幅が200に近い場合よりもほぼ1桁大きいことがわかります。これは、対数、逆数、または逆数の平方根を考慮することを示しています。
whuber

回答:


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@whuberが推奨しているものに加えて、私はあなたを参照することになりhttps://www.otexts.org/fpp/6/1あなたは加法対乗法分解を選ぶだろう理由を説明しています。

データを具体的に見ると、季節性は変化します。つまり、最初の季節性は大きく、その後の季節性はほとんど存在しないため、これは乗法分解を示唆しています。上記のテキストによると、適切な変換を行い、加法分解を適用する方法もあります。

1972年頃のデータにはレベルシフトがあり、分解時にも処理する必要があります。

観測されていないコンポーネントモデルと呼ばれる別の分解ベースの方法があります。これは、ほとんどの推測作業を分解から取り除き、確率的傾向と確定的傾向/季節性などの適切な統計を提供して、適切な統計を提供します。

お役に立てれば。


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+1明確にするために:私は、代替案として適切な変換を必ずしも推奨していませんでした。私の提案は、乗法的構造の1つの指標は、対数変換がスプレッド対平均の関係を安定させるように見えることだろうということでした。
whuber

@whuberに完全に同意します。
予測者
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