Additive बनाम गुणक अपघटन

Question

मेरा प्रश्न वास्तव में सरल है, लेकिन वे हैं जो वास्तव में मुझे प्राप्त करते हैं :) मुझे वास्तव में यह पता नहीं है कि अगर एक विशिष्ट समय श्रृंखला को एक योगात्मक या एक गुणात्मक अपघटन विधि का उपयोग करके विघटित किया जाना है। मुझे पता है कि दृश्य संकेतों के रूप में उन्हें एक दूसरे से अलग करने के लिए कहा जाता है, लेकिन मैं उन्हें प्राप्त नहीं करता हूं।

उदाहरण के लिए इस बार की श्रृंखला लें:

आप इसका वर्णन कैसे करेंगे?

आपकी सहायता के लिये पहले से ही धन्यवाद।

Comments

एक गुणक अपघटन मोटे तौर पर लघुगणक के एक योज्य अपघटन से मेल खाता है, तो यह तय करने पर कि थ्रेड का कितना हिस्सा आंकड़े (लॉग स्क्वायर) को बदलने के लिए है। (वहाँ किसी भी उत्तर को अनदेखा करें जो परिवर्तनों को लागू करने के प्रति सावधानी बरतें क्योंकि यह बात नहीं है।) आपके उदाहरण में डेटा के पारस्परिक पर आधारित एक अपघटन को भी कॉल किया जा सकता है, खासकर यदि प्राप्तकर्ता की सार्थक व्याख्या है (जैसे प्रति गैलन मील की दूरी पर मील प्रति गैलन में)।

— whuber

@whuber आपके उत्तर के लिए और एसओ पोस्ट के लिए बहुत बहुत धन्यवाद। मुझे डर है कि मैं यह जानने की उम्मीद कर रहा था कि उन्हें अलग-अलग कैसे बताऊं और बताऊं कि चित्रण के प्रयोजनों के लिए उस समय की श्रृंखला का उपयोग करके एक दूसरे का उपयोग कैसे करें। मैंने कभी भी अपघटन आधारित पारस्परिक के बारे में नहीं सुना है: - / मैं उस पर कुछ शोध करूँगा।

— 4everlearning

थ्रेड में दो उत्तर मैंने संदर्भित किया है उन्हें अलग बताने के लिए प्रक्रियाएं दें: "फोरकास्टर" द्वारा एक "एसटीएल विधि" को संदर्भित करता है और इसे दिखाता है; मेरा जवाबR एक सरल मजबूत खोज विधि का वर्णन करता है (और के लिए कोड देता है), "प्रसार बनाम स्तर की साजिश।" मैं आपके ग्राफिक को नेत्रहीन कर सकता हूं और देख सकता हूं कि जब मान 600 के पास होते हैं, तो उनकी अल्पकालिक भिन्नता के आयाम लगभग 200 से अधिक होने पर परिमाण का एक क्रम होता है: जो लॉग, पारस्परिक या शायद पारस्परिक वर्गमूल पर विचार करने का संकेत देता है।

— whuber

Answer 1

@Whuber ने जो सिफारिश की है, इसके अलावा, मैं आपको https://www.otexts.org/fpp/6/1 पर संदर्भित करूंगा, जो बताता है कि आप एडिटिव बनाम गुणात्मक अपघटन का चयन क्यों करेंगे।

विशेष रूप से आपके डेटा को देखकर, क्योंकि मौसमी भिन्नता है, अर्थात, शुरुआत में मौसमीता बड़ी है और जैसा कि मौसमीता बाद के वर्षों में लगभग मौजूद नहीं है, यह एक गुणात्मक अपघटन का सुझाव देगा। ऊपर संदर्भित पाठ के अनुसार, एक विकल्प एक उपयुक्त परिवर्तन करना और योगात्मक अपघटन को लागू करना होगा।

मॉड 1972 के आसपास कुछ समय डेटा में एक स्तर पर बदलाव होता है, जिसे डिकम्पोज करते समय भी इलाज करना पड़ता है।

एक और अपघटन आधारित विधि है जिसे अनबॉस्स्ड कंपोनेंट मॉडल कहा जाता है, जो अनुमान के अधिकांश काम को अपघटन से बाहर निकालता है और आपको ध्वनि निर्णय लेने के लिए कुछ अच्छे आँकड़े प्रदान करता है जैसे स्टोचस्टिक बनाम निर्धारक रुझान / मौसमी आदि।

उम्मीद है की यह मदद करेगा।

Comments

+1 केवल स्पष्ट करने के लिए: मैं एक विकल्प के रूप में एक उपयुक्त परिवर्तन की सिफारिश करना जरूरी नहीं था। मेरा सुझाव यह था कि एक बहुसांस्कृतिक संरचना का एक संकेत यह होगा कि प्रसार-बनाम-मध्य संबंध को स्थिर करने के लिए एक लॉग परिवर्तन दिखाई देता है।

— whuber

मैं पूरी तरह से @whuber से सहमत हूं।

— फोरकास्टर