कई मौसमी घटकों के साथ समय श्रृंखला को कैसे विघटित किया जाए?


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मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसमें दोहरे मौसमी घटक शामिल हैं और मैं निम्नलिखित समय श्रृंखला घटकों (प्रवृत्ति, मौसमी घटक 1, मौसमी घटक 2 और अनियमित घटक) में श्रृंखला को विघटित करना चाहूंगा। जहाँ तक मुझे पता है, R में एक श्रृंखला को विघटित करने की STL प्रक्रिया केवल एक मौसमी घटक की अनुमति देती है, इसलिए मैंने श्रृंखला को दो बार विघटित करने की कोशिश की है। पहले, निम्न कोड का उपयोग करके पहले मौसमी घटक होने की आवृत्ति सेट करके:

ser = ts(data, freq=48)
dec_1 = stl(ser, s.window="per")

फिर, मैंने विघटित श्रृंखला के अनियमित घटक ( dec_1) को दूसरे मौसमी घटक होने की आवृत्ति सेट करके, जैसे:

ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336)
dec_2 = stl(ser2, s.window="per")

मैं इस दृष्टिकोण के साथ बहुत आश्वस्त नहीं हूं। और मैं जानना चाहूंगा कि क्या किसी सीरीज़ को विघटित करने के कोई अन्य तरीके हैं, जिनमें कई मौसमी हैं। इसके अलावा, मैंने देखा है कि tbats()आर फोरकास्ट पैकेज में फंक्शन एक मॉडल को कई मौसमी श्रृंखलाओं के साथ फिट करने की अनुमति देता है, हालांकि, यह नहीं कहता कि इसके साथ श्रृंखला को कैसे विघटित किया जाए।


नमस्ते वहाँ और साइट पर आपका स्वागत है। आपके दो मौसमी घटकों के लिए, क्या उनके पास अलग-अलग आवधिकता है, उदाहरण के लिए एक साप्ताहिक और दूसरा मासिक है?
मिशेल

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रोब हंडमैन, कोहलर, ऑर्ड एंड स्नाइडर के अध्याय 14 "एक्सपोनेंशियल स्मूथिंग के साथ पूर्वानुमान" इसमें शामिल हैं। Hyndman का R में एक पूर्वानुमान पैकेज भी है। मुझे लगता है कि Hyndman इस विषय पर इस साइट पर पोस्ट कर रहे हैं, लेकिन यह उनके ब्लॉग पर हो सकता है।
zbicyclist

@ मिचेल हाय उत्तर के लिए धन्यवाद। हाँ, दो मौसमी घटकों में अलग-अलग आवधिकता होती है। पहले वाले की आवधिकता 48 (दैनिक मौसम) है, जबकि दूसरे की आवधिकता 336 (साप्ताहिक ऋतु) है। यह आधे घंटे की श्रृंखला है।
इक्का

@zbicyclist मुझे लगता है कि आप जिस पूर्वानुमान पैकेज के बारे में हैं, वह 'पूर्वानुमान' पैकेज है जिसका मैंने मूल पोस्ट में उल्लेख किया था। मैंने इस पैकेज के tbats फ़ंक्शन पर एक नज़र डाली है, लेकिन यह कहना नहीं है कि इसका उपयोग कैसे करना है। मैं यह देखने के लिए पुस्तक की जाँच करूँगा कि क्या मुझे कोई और चित्रण मिल सकता है।
इक्का

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यहाँ मैं क्या सोच रहा था। यह Hyndman के ब्लॉग पर था। robjhyndman.com/papers/complex-seasonality
zbicyclist

जवाबों:


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forecastbats()tbats()एक्स(टी)टी

ETS मॉडल के बेहतर विवरण के लिए सूत्र और Hyndman et al (2008) के लिए http://robjhyndman.com/papers/complex-seasonality/ देखें । BATS और TBATS ETS का एक विस्तार हैं।

उदाहरण के लिए:

fit <- bats(myTimeseries)
fit$x

इस मामले में, प्रत्येक पंक्ति xफूरियर-जैसे हार्मोनिक पर होगी।

भी कर रहे हैं plot.tbats()और plot.bats()स्वचालित रूप से विघटित कार्यों और घटकों को देखना।

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