風/波データのARIMAモデルを構築しています。変数ごとに個別のモデルを作成しています。
モデル化する必要がある変数の2つは、波と風の方向です。値は度（0-360°）です。値の間隔が循環するこのタイプのデータをモデル化することは可能ですか？そうでない場合、どの種類のモデルがこの種のデータに最適ですか？
なぜだかわかりません。おそらくあなたがあなたの実際のデータを投稿するなら、私はより良く見ることができるかもしれません。「値の間隔」という用語は、私には多少あいまいです。
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IrishStat 16
方向にデカルト座標（つまり、角度のコサインとサイン）を使用することを検討しましたか？
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whuber
データは0から359°59'59 ''（フロートに変換）になります...値の間隔とは、可能な値の範囲を意味し、連続的ですが循環的です。たとえば、予測と値は360に近くなり、信頼区間は360をはるかに超えます...モデルは、区間が円形であることを認識していないため、359°59'59 ''が可能な最大値であり、次の値は0です。もう一度...デカルト座標を試していないので、VARモデルが必要になります（2シリーズ、1つはコサイン用、もう1つはサイン値用）。
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krsnik93 16
モデリングを通じて理解しようとしていることについて、より詳細な情報はありますか？理由/目的に関する追加情報があればよいでしょう。たとえば、方向の変化をモデル化する方が簡単だと思います（たとえば、角度の変化は周期的または正弦波モデルになる可能性があります）。あなたの質問は、モデルが十分であるかどうかを示唆しているようです-それはあなたの技術的な経験と適合によって決定されますか？
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MarkR 16
このテーマに関するいくつかの論文がありますが、今私はこれを見ています：link.springer.com/article/10.1007/s10463-008-0207-z
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krsnik93