সময়ের সিরিজ মৌসুমী পরীক্ষা
উত্তর:
মৌসুমীতার জন্য পরীক্ষা করার আগে আপনার কোন ধরণের মৌসুমতা প্রতিফলিত হওয়া উচিত। নোট করুন যে seasonতুতে বিভিন্ন ধরণের রয়েছে:
- অ্যাডিটিভ বনাম বহু গুণগত seasonতু
- একক বনাম একাধিক মৌসুমী
- এমনকি অসম সংখ্যক পিরিয়ড সহ মৌসুমতা। প্রতি বছর বারো মাস, তবে 52,1429 সপ্তাহ রয়েছে।
- ট্রেন্ড বনাম asonতু: একটি মৌসুমী প্যাটার্ন সর্বদা একই সময়কালে উপস্থিত হয়, তবে একটি প্রবণতা সামান্য পরে বা তার আগে প্রদর্শিত হতে পারে এবং প্রতিটি 5 বছর ঠিক একেবারেই দেখা যায় না। প্রবণতার জন্য একটি উদাহরণ ব্যবসায় চক্র।
Seasonতুত্ব সনাক্তকরণের সর্বাধিক প্রচলিত একটি পদ্ধতি হ'ল সময় সিরিজটিকে বিভিন্ন উপাদানগুলিতে বিভক্ত করা।
আর-এ আপনি decompose()প্রাক-ইনস্টল করা স্ট্যাটাস প্যাকেজ stl()থেকে কমান্ড দিয়ে বা পূর্বাভাস প্যাকেজটির কমান্ড দিয়ে এটি করতে পারেন ।
নিম্নলিখিত সিরিজটি টাইম সিরিজের জন্য আর এর একটি সামান্য বই থেকে নেওয়া হয়েছে
births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
birthstimeseries <- ts(births, frequency = 12, start = c(1946,1))
birthstimeseriescomponents <- decompose(birthstimeseries)
plot(birthstimeseriescomponents)
আপনি একক উপাদান দিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন
birthstimeseriescomponents$seasonalbirthstimeseriescomponents$randombirthstimeseriescomponents$trend
অন্য একটি পদ্ধতি হ'ল মৌসুমী ডমিগুলি অন্তর্ভুক্ত করা এবং আপনি যখন রিগ্রেশন গণনা করেন তখন তাদের উল্লেখযোগ্য পি-মান রয়েছে কিনা তা যাচাই করা। যদি একক মাসে তাত্পর্যপূর্ণ সহগ থাকে তবে আপনার মাসিক সময় সিরিজটি .তুগত।
সিজনালিটি সনাক্ত করার জন্য অন্য একটি পদ্ধতি হ'ল ডেটা নিজেই প্লট করা বা এসিএফ (স্বতঃসংশোধন ফাংশন) প্লট করা। আমাদের ক্ষেত্রে আপনি সহজেই খেয়াল করতে পারেন, seasonতু রয়েছে।
এবং সর্বশেষে, তবে ছাত্র টি-টেস্ট এবং উইলকক্সন স্বাক্ষরিত র্যাঙ্ক টেস্টের মতো মৌসুমীতা সনাক্ত করতে কিছু "আনুষ্ঠানিক" হাইপোথিসিস পরীক্ষা রয়েছে are
আমার চিন্তাভাবনাগুলি এর প্রশস্ততা পরীক্ষা করতে হবে:
- এসিএফ অটোকোররিলেশন ফাংশন
- পিএসিএফের আংশিক স্বতঃসংশোধনের কাজ
- ফুরিয়ার সহগ
(ফুরিয়ার কোয়েফিয়েন্টসগুলি উইনার-খিনচিন উপপাদনের মাধ্যমে এসিএফ - এর সাথে সম্পর্কিত ))