時系列季節性テスト
回答:
季節性をテストする前に、どの種類の季節性があるかを反映する必要があります。季節性にはさまざまなタイプがあることに注意してください。
- 加法性と乗法性の季節性
- 単一または複数の季節性
- 偶数対不均一な期間数の季節性。毎年12か月ありますが、52,1429週間です。
- 傾向と季節性：季節性パターンは常に同じ期間に表示されますが、傾向は正確に5年ごとではなく、少し遅れてまたは早く現れます。傾向の1つの例はビジネスサイクルです。
季節性を検出する最も一般的な方法の1つは、時系列をいくつかのコンポーネントに分解することです。
Rではdecompose()、プリインストールされている統計パッケージのstl()コマンドまたは予測パッケージのコマンドを使用してこれを行うことができます。
次のコードは、時系列のRの小さな本から抜粋したものです
births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)
あなたは単一のコンポーネントをチェックすることができます
birthstimeseriescomponents$seasonalbirthstimeseriescomponents$randombirthstimeseriescomponents$trend
他の方法は、季節性ダミーを含め、回帰を計算するときに有意なp値があるかどうかを確認することです。単一の月に有意な係数がある場合、月次の時系列は季節的です。
季節性を検出するもう1つの方法は、データ自体をプロットするか、ACF（自己相関関数）をプロットすることです。私たちの場合、あなたは簡単に気づくでしょう、季節性があるということです。
そして最後に、学生のT検定やウィルコクソン符号順位検定などの季節性を検出するためのいくつかの「形式的な」仮説検定があります。
私の場合、私は自分でわかりません（加法vs乗法、単一vs複数の季節性、偶数vs不均一な期間の季節性）。可能。初めに、加法的で単一の季節性でさえ、+でなくても、始めたいと思います。@フェルディ
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マイケルD
多分あなたはあなたのデータについて考える必要があります：それは毎日、毎週、毎月、または四半期のデータですか？衝撃や異常はありますか？あなたがそれを視覚化するとき、あなたは何を観察しますか？
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フェルディ
一部の時系列は、毎週、毎日、毎時を持っています。そして、他の何も持っていません。最初のステップとして、季節的な要素が完全に意味があるかどうかを検出します。2番目の例では、ラグ3と12がありますが、どういうわけか私はラグ3で季節性を見つけることができません。代わりにpacfを調べる方が良いですか？ACFまたはPACFを見ると、AR（p）モデル（季節性ではない）と季節性モデルをどのように区別するのですか？@Ferdi
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Michael D
私は、季節性をテストするためにあらゆる種類の時系列で盲目的に実行できるアルゴリズムを知らない
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Ferdi
私は... AUTOBOXは、確率的、つまりARIMA構造と確定的構造の両方を自動的に検索します（曜日、月、日、四半期などの固定効果） -年など）ステップ/レベルのシフト、現地時間の傾向、パルス、パラメータの変化、時間の経過に伴う誤差の変化などの複雑な問題に対処します。R版があります。一変量設定と多変量設定の両方で時系列モデルの識別を自動化することは、私のPHD論文の成果です。
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IrishStat