मैं कुछ हवा / तरंगों के डेटा के लिए ARIMA मॉडल बना रहा हूं। मैं प्रत्येक चर के लिए एक अलग मॉडल बना रहा हूं।
दो चर जिन्हें मुझे मॉडल करने की आवश्यकता है वे हैं लहर और हवा की दिशा। मान डिग्री (0-360 °) में हैं। क्या इस प्रकार के डेटा को मॉडल करना संभव है जहां मूल्य अंतराल परिपत्र है? यदि नहीं, तो इस तरह के डेटा के लिए मॉडल का कौन सा वर्ग सबसे अच्छा है?
मैं नहीं देखता कि क्यों नहीं। शायद अगर आप अपना वास्तविक डेटा पोस्ट करते हैं तो मैं बेहतर देख सकता हूं। शब्द "मूल्य अंतराल" मेरे लिए कुछ अस्पष्ट है।
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आयरिशस्टैट
क्या आपने दिशाओं के लिए कार्टेशियन निर्देशांक (यानी कोसाइन और साइन की कोण) का उपयोग करने पर विचार किया है?
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whuber
डेटा 0 से 359 ° 59'59 '' (फ़्लोट में परिवर्तित) हो जाता है ... जब मैं मान अंतराल कहता हूं, मेरा मतलब है कि संभावित मानों की सीमा, यह निरंतर है, लेकिन परिपत्र भी है ... उदाहरण के लिए, जब मैं पूर्वानुमान और मान 360 के करीब हो जाते हैं, विश्वास अंतराल 360 से अधिक हो जाता है ... मॉडल को यह महसूस नहीं होता है कि अंतराल परिपत्र होना चाहिए, ताकि 359 ° 59'59 '' अधिकतम संभव मूल्य हो और अगला एक 0 हो फिर से ... कार्टेशियन निर्देशांक की कोशिश नहीं की है, कि तब एक VAR मॉडल (2 श्रृंखला, cosine के लिए एक और साइन मूल्य के लिए एक) की आवश्यकता होगी?
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ksnik93
क्या आप मॉडलिंग के माध्यम से समझने की कोशिश कर रहे हैं? कारण / उद्देश्य पर अतिरिक्त सूचना देने वाला अच्छा होगा। मैं उदाहरण के लिए दिशा में परिवर्तन की मॉडलिंग की कल्पना करूंगा, यह आसान होगा (उदाहरण के लिए डिग्री में परिवर्तन चक्रीय या साइनसोइडल मॉडल का परिणाम हो सकता है)। आपके सवाल इस ओर इशारा करते हैं कि क्या मॉडल काफी अच्छा है - जो आपके तकनीकी अनुभव और फिट से निर्धारित होगा?
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8
इस विषय पर कुछ कागज़ात हैं, अभी मैं इसे देख रहा हूँ: link.springer.com/article/10.1007/s10463-008-0207-z
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krsnik93