বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি সহ রিগ্রেশন

আমি একটি সাধারণ রিগ্রেশন চালানোর চেষ্টা করছি তবে আমার ওয়াই ভেরিয়েবলগুলি একটি মাসিক ফ্রিকোয়েন্সিতে এবং এক্স ভেরিয়েবলগুলি বার্ষিক ফ্রিকোয়েন্সিতে পালন করা হয়। আমি উপযুক্ত উপায়ে কিছু নির্দেশিকা সত্যই প্রশংসা করব যা বিভিন্ন ফ্রিকোয়েন্সি সহ রিগ্রেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হতে পারে।

আপনাকে অনেক ধন্যবাদ

regression time-series

— magnaJ
সূত্র

যদি আপনি এই সম্পর্কটিকে কার্যকারণ হিসাবে কল্পনা করেন তবে এটি বিবেচনা করার মতো হতে পারে যে ঠিক কীভাবে আপনি এক্সটিকে Y এর দিকে নিয়ে যাচ্ছেন - এটি প্রায়শই সম্ভাব্য কৌশলটিকে আরও স্পষ্ট করে তুলবে। আপনার বার্ষিক জিনিসটি কীভাবে আপনার মাসিক জিনিসের ফলাফল নিয়ে আসে? এক্স কি অন্য কোনও কিছুর জন্য প্রক্সি, বা ওয়াই আসলেই বার্ষিক-এক্স এর উপর নির্ভর করে?

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

তিনটি সম্ভাবনা অনুসরণ করে। পরিস্থিতির উপর নির্ভর করে যে কোনও একটি উপযুক্ত হতে পারে।

সময় সমষ্টি বা ডিস-অগ্রিগেশন।

এটি সম্ভবত সবচেয়ে সহজ পদ্ধতির যার মধ্যে আপনি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা (মাসিক) কে বার্ষিক উপাত্তে রূপান্তর, গড়, বা পিরিয়ডের মানগুলির শেষে রূপান্তর করে। স্বল্প ফ্রিকোয়েন্সি (বার্ষিক) ডেটা অবশ্যই কিছু ইন্টারপোলেশন কৌশল ব্যবহার করে মাসিক ডেটাতে রূপান্তরিত হতে পারে; উদাহরণস্বরূপ, চৌ-লিন পদ্ধতি ব্যবহার করে। এটির tempdisaggজন্য প্যাকেজটি উল্লেখ করা কার্যকর হতে পারে : http://cran.r-project.org/web/packages/tempdisagg/index.html ।

Mi (xed) da (ta) s (ampling) (MIDAS)।

মিডাস রিগ্রেশন, এরিক গাইসেল দ্বারা জনপ্রিয়, এটি একটি দ্বিতীয় বিকল্প। এখানে দুটি প্রধান ধারণা আছে। প্রথমটি হ'ল ফ্রিকোয়েন্সি সারিবদ্ধকরণ। দ্বিতীয়টি হ'ল একটি উপযুক্ত বহুভুজ উল্লেখ করে মাত্রিকতার অভিশাপ মোকাবেলা করা। সীমাহীন মিডাস মডেল মডেলগুলির শ্রেণীর মধ্যে থেকে সবচেয়ে সহজ এবং সাধারণতম স্কোয়ারগুলি দ্বারা অনুমান করা যায়। প্যাকেজটি Rব্যবহার করার জন্য এই মডেলগুলি কীভাবে প্রয়োগ midasrকরা যায় সে সম্পর্কে আরও বিশদ এবং এখানে পাওয়া যাবে: http://mpiktas.github.io/midasr/ । এর জন্য MATLAB, ঘাইসেলস পৃষ্ঠাটি দেখুন: http://www.unc.edu/~eghysel/ ।

কলম্যান ফিল্টার পদ্ধতি।

এটি একটি রাজ্য-স্থানের মডেলিং পদ্ধতির, যাতে কম ফ্রিকোয়েন্সি ডেটাতে এনএ থাকা হিসাবে চিকিত্সা করা এবং কলম্যান ফিল্টার ব্যবহারের জন্য তাদের পূরণ করা জড়িত। এটি আমার ব্যক্তিগত পছন্দ, তবে এটির জন্য সঠিক রাষ্ট্র-স্থানের মডেল নির্দিষ্ট করতে অসুবিধা হয় না।

এই পদ্ধতির সুবিধার জন্য আরও গভীরভাবে দেখার জন্য, জেনি বাই, এরিক ঘিয়েলস এবং জোনাথন এইচ রাইট (2013) এর স্টেট স্পেস মডেলগুলি এবং মিডাস রেজিস্ট্রেশনগুলি দেখুন ।

— গ্রিম ওয়ালশ
সূত্র

পাইথনেও কিছু মিডাস বাস্তবায়ন রয়েছে: github.com/mikemull/midaspy

— রাফায়েল