পার্থক্য নেওয়ার পাশাপাশি, একটি স্টেশন অ-স্টেশন টাইম সিরিজ করার অন্যান্য কৌশলগুলি কী?
সাধারণত কোনও সিরিজটিকে " ইন্টিগ্রেটেড অফ অর্ডার পি " হিসাবে উল্লেখ করে যদি এটি কোনও ল্যাগ অপারেটর মাধ্যমে স্থির করা যায় ।
পার্থক্য নেওয়ার পাশাপাশি, একটি স্টেশন অ-স্টেশন টাইম সিরিজ করার অন্যান্য কৌশলগুলি কী?
সাধারণত কোনও সিরিজটিকে " ইন্টিগ্রেটেড অফ অর্ডার পি " হিসাবে উল্লেখ করে যদি এটি কোনও ল্যাগ অপারেটর মাধ্যমে স্থির করা যায় ।
উত্তর:
ডি ট্রেন্ডিং মৌলিক। এর মধ্যে সময় ব্যতীত অন্য কিছুদের বিরুদ্ধে পুনরায় চাপ দেওয়া অন্তর্ভুক্ত।
Asonতু সামঞ্জস্য হ'ল পার্থক্য নেওয়ার একটি সংস্করণ তবে এটি আলাদা প্রযুক্তি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
ট্রান্সফরমেসন ডেটার পরোক্ষভাবে অন্য কিছু মধ্যে একটি পার্থক্য অপারেটর পরিবর্তন করে; যেমন লগারিদমের পার্থক্য আসলে অনুপাত।
কিছু ইডিএ স্মুথিং কৌশল (যেমন একটি চলমান মিডিয়ান সরানো) অবনমিতকরণের নন-প্যারাম্যাট্রিক উপায় হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। এডিএ সম্পর্কিত তাঁর বইতে এগুলি টুকি ব্যবহার করেছিলেন। টুকি অবশিষ্টাংশকে অবনমিত করে এবং যতক্ষণ প্রয়োজন ততক্ষণ এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে অব্যাহত রেখেছিল (যতক্ষণ না তিনি স্থির উপস্থিতি উপস্থিত হয়েছিলেন এবং প্রতিস্থানে শূন্যের প্রায়শই বিতরণ করেছিলেন)।
আমি এখনও মনে করি আপনার প্রথম পরামর্শ অনুসারে এক সময়ের থেকে পরবর্তী সময়কালে% পরিবর্তন ব্যবহার করা হ'ল আপনার প্রথমে যেমন পরামর্শ দেওয়া যায় তেমনি কোনও স্থিতিশীল পরিবর্তনশীল স্টেশন রেন্ডার করার সেরা উপায়। লগের মতো রূপান্তরটি যুক্তিসঙ্গতভাবে ভালভাবে কাজ করে (এটি অ-স্থিতিশীল মানের সমান করে; তবে এটি সম্পূর্ণরূপে মুছে দেয় না)।
তৃতীয় উপায় হ'ল একক লিনিয়ার রিগ্রেশনটিতে ডেটা একসাথে বিকৃতকরণ এবং ডি-ট্রেন্ড করা। একটি স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল ট্রেন্ড (বা সময়) হতে পারে: 1, 2, 3, ... আপনার কত সময়কাল আছে to এবং, অন্যান্য ভেরিয়েবলটি 11 টি বিভাগের (12 মাসের মধ্যে 11 টির জন্য) সহ একটি পৃথক ভেরিয়েবল হবে। তারপরে, এই রিগ্রেশন থেকে ফলাফল সহগ ব্যবহার করে আপনি একই সাথে ডেটা অবনতি এবং ডে-মৌসুমী করতে পারেন। আপনি আপনার পুরো ডেটা সেটটি মূলত সমতলভাবে দেখতে পাবেন। পিরিয়ডের মধ্যে বাকি পার্থক্যগুলি বৃদ্ধির প্রবণতা এবং seasonতু উভয় থেকে পৃথক পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করবে।
লগ এবং পারস্পরিক ক্রিয়াকলাপ এবং অন্যান্য পাওয়ার ট্রান্সফর্মেশনগুলি প্রায়শই অপ্রত্যাশিত ফলাফল দেয়।
অবহেলিত অবশেষসমূহ (যেমন টুকি) এর ক্ষেত্রে এটির কিছু ক্ষেত্রে কিছু প্রয়োগ থাকতে পারে তবে এটি বিপজ্জনক হতে পারে। অন্যদিকে, স্তরের শিফ্টগুলি সনাক্তকরণ এবং প্রবণতা পরিবর্তনগুলি হস্তক্ষেপ সনাক্তকরণ পদ্ধতিতে নিয়োগকারী গবেষকদের জন্য নিয়মিতভাবে উপলব্ধ। যেহেতু একটি স্তর পরিবর্তনের সময় ট্রেন্ডের পার্থক্য ঠিক তেমনি একটি ডাল একটি স্তর বিন্যাসের পার্থক্য যেমন রুই স্যা দ্বারা নিযুক্ত পদ্ধতিগুলি সহজেই এই সমস্যার দ্বারা আচ্ছাদিত হয়।
যদি কোনও সিরিজ স্তরের শিফট প্রদর্শিত হয় (অর্থাত্ ইন্টারসেপ্টে পরিবর্তন হয়) তবে সিরিজটি স্টেশনিয়াল করার উপযুক্ত প্রতিকার হ'ল সিরিজটিকে "বদনাম" করা। বক্স-জেনকিনস সমালোচনা করে ভ্রান্ত হয়েছিলেন যে এই ধারণা না করেই স্টেশনহীনতার প্রতিকারটি ভিন্ন ভিন্ন অপারেটর ছিল was সুতরাং, কখনও কখনও আলাদা করা উপযুক্ত এবং অন্যান্য সময় গড় শিফট "এস" এর জন্য সামঞ্জস্য করা উপযুক্ত। উভয় ক্ষেত্রেই স্বতঃসংশোধন ফাংশন অ-স্থিরত্ব প্রদর্শন করতে পারে। এটি সিরিজের রাজ্যের একটি লক্ষণ (যেমন স্টেশনারি বা অ-স্টেশনারি)। স্পষ্ট প্রমাণহীনতার ক্ষেত্রে কারণগুলি ভিন্ন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, সিরিজের সত্যিকার অর্থেই ধারাবাহিকভাবে বিবিধ গড় বা সিরিজের মাঝখানে সাময়িক পরিবর্তন হয়েছে।
প্রস্তাবিত পদ্ধতির প্রথমে 1982 সালে সাইয়ের প্রস্তাব করা হয়েছিল এবং কিছু সফ্টওয়্যার যুক্ত করা হয়েছে। গবেষকদের "আউটলিয়ার্স, লেভেল শিফটস, এবং টাইম সিরিজে ভেরিয়েন্স পরিবর্তনসমূহ" শিরোনামের জয়ের জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং নিবন্ধটি উল্লেখ করা উচিত, জার্নাল অফ ফোরকাস্টিং, খণ্ড। 7, আই -20 (1988)।
যথারীতি পাঠ্যপুস্তকগুলি অগ্রণী প্রান্ত প্রযুক্তি অন্তর্ভুক্ত করতে ধীরে ধীরে, তবে এই উপাদানটি ওয়ে বইটিতে (যেমন টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ) উল্লেখ করা যেতে পারে, ডেলুরজিও এবং মাক্রাদাকিস অন্তর্ভুক্তিক পদক্ষেপগুলি কভার করে, তবে কীভাবে ওয়ে'র পাঠ্যটি সনাক্ত করে তা সনাক্ত করা যায় না।
আপনি কি ডেটা দিয়ে একটি লোয়েস / স্প্লাইন ফিট করতে এবং অবশিষ্টগুলি ব্যবহার করতে পারেন? বাকী কি স্থির হবে?
বিবেচনা করার বিষয়গুলিতে ভরাট বলে মনে হচ্ছে এবং অত্যধিক-বিচ্ছিন্নতার জন্য সম্ভবত অত্যধিক-নমনীয় বক্ররেখার ইঙ্গিত এতটা পরিষ্কার হতে পারে না।