আমি কি সিরিজকে স্থির করে তুলতে এবং পার্থক্য করতে পারি?

Question

আমার সাথে একটি ডেটাসেট রয়েছে যা স্পষ্টভাবে বাড়ছে (মুদ্রার বিনিময় হার, 20 বছরেরও বেশি সময় ধরে মাসিক ডেটা), আমার প্রশ্ন: আমি কি ডেটাটি অবলম্বন করতে পারি এবং তারপরে এটিকে স্থির করে তুলতেও পার্থক্য করতে পারি, যদি নিজেই অবনতি ঘটে এটি অর্জন করে না? এবং যদি তাই হয় তবে এটি কি দ্বিগুণ হিসাবে বিবেচিত হবে, বা কেবল অবনতি হয় এবং একবারে পৃথক হয়?

Comments

আমি টাইম সিরিজের বিশেষজ্ঞ নই, তবে আমি বিশ্বাস করি যে ডিফারেন্সিং হ'ল ডিগ্রেন্ডিংয়ের একটি পদ্ধতি।

— পিটার ফ্লুম - মনিকা

@ ডিজেম: আপনি যদি আসল এবং অবনমিত তথ্যের কয়েকটি প্লট পোস্ট করেন তবে আপনার সঠিক সমস্যার জন্য লোকদের পক্ষে সহায়তা করা সহজ হতে পারে। আপনার কাছে ছবি পোস্ট করার খ্যাতি এখনও নেই, তবে কেবল একটি লিঙ্ক যুক্ত করুন, এবং আমরা এটি পোস্টে অন্তর্ভুক্ত করব।

— nnot101

আমিও অনুরূপ লাইনে জিজ্ঞাসা করতে চাই // .. যদি আমি 1 ম পার্থক্য অনুসারে কোনও সময় সিরিজ স্ট্যাটিনারি করি এবং তারপরে মাসিক ডেটা ওভার বছরের জন্য 12 পার্থক্যটি বলে মৌসুমীতা বের করি..আমরা কেবলমাত্র ত্রুটি শব্দটি রেখেছিলাম যার উপর আমরা গণনা করেছি অর্ডার না এআর এবং এমএ?

— ব্যবহারকারী 1921899

Answer 1

যদি আপনার প্রক্রিয়া এবং প্রবণতাটি আলাদা হয় যাতে আপনার সাথে অতএব ধারাবাহিকটিকে পৃথক করে এই প্রবণতাটি নিজে থেকেই বেরিয়ে আসে, আগেই প্রক্রিয়াটিকে অবরুদ্ধ করার দরকার নেই। Δ y t = γ Δ x t + u

$$y_t = \alpha + \beta t + \gamma x_{t} + \epsilon_t$$ $$\Delta y_t = \gamma\Delta x_t + u_t$$

সম্পাদনা : মন্তব্যগুলিতে @ ডিজেম এবং @ প্লাসিডিয়া দ্বারা উল্লিখিত হিসাবে, প্রবণতা রৈখিক না হলে জিনিসগুলি আরও জটিল হতে পারে। উপরের উদাহরণটিতে ফিরে পেতে আমাদের আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলতে হবে

$$\Delta y_t = \beta + \gamma \Delta x_t + \epsilon_t - \epsilon_{t-1}$$

যাতে প্রবণতাটি আসলে একটি ধ্রুবকে রূপান্তরিত হয়। তবে যদি আপনার নির্বিচারবাদী প্রবণতাটি কিছু ফাংশন , তবে এটি আচরণের উপর নির্ভর করবে । ডিগ্রি সহ বহুবর্ষের প্রবণতার জন্য আপনাকে এ থেকে মুক্তি পেতে বারের পার্থক্য করতে হবে যখন ঘনিষ্ঠ প্রবণতার জন্য ভিন্নতা তাত্ত্বিকভাবে একেবারেই সহায়তা করবে না।f ( t ) - f ( t - 1 ) p $f(t)$$f(t) - f(t-1)$$p$$p$

আপনি যদি লক্ষ্য করেন যে দুইবার পৃথক পৃথক হওয়া প্রবণতা সরিয়ে দেয়, আপনি কেবল চতুর্ভুজ প্রবণতার মুখোমুখি হতে পারেন, অর্থাত্ ।$\beta_1 t^2 + \beta_2 t$

Comments

উত্তরের জন্য ধন্যবাদ! আমি অবগত যে অবনতি একটি পৃথকীকরণের একটি ফর্ম তবে স্পষ্টতই আমি যা দেখতে পাচ্ছি তার থেকে ডেটাগুলিতে একটি প্রবণতা রয়েছে। সুতরাং, সেখানেই অবরুদ্ধ থাকার বিষয়টি মাথায় আসে, কিন্তু এটি করার পরেও সিরিজটি স্পষ্টত স্থির হয়ে ওঠে না যতক্ষণ না এটি পৃথক হয়, সুতরাং আমার মতামতও ভিন্ন হয়। আমি ঠিক নিশ্চিত নই যে ঠাট্টা মঞ্জুরিপ্রাপ্ত এবং আমার অন্তর্নিহিত প্রশ্নে যেমন twice দ্বিগুণ পার্থক্য রয়েছে কিনা তা গণ্য হয়েছে কিনা। অন্য কথায়, আমি যদি অবরুদ্ধ হই তবে কি আমি এখনও পার্থক্য করতে দেব? অথবা যদি দ্বিগুণ পার্থক্যকে অবনতি না করে স্থির করে তোলে তা উপযুক্ত

— ডিসেম্বর

পার্থক্যের ক্ষেত্রে একটি লিনিয়ার প্রবণতা নেওয়া উচিত। দ্বিগুণ পার্থক্য চতুর্ভুজ প্রবণতা গ্রহণ করে। আপনি যদি অবনতি এবং পার্থক্য করতে হয়, সম্ভবত প্রবণতা একটি চতুর্ভুজ উপাদান আছে (বা রৈখিক চেয়ে জটিল আরও জটিল)।

— প্লাসিডিয়া

প্রশ্নের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত আরও একটি দুর্দান্ত উত্তর এখানে ।

— জননি

স্টেশনারি সিরিজের একই গড় রয়েছে (অগত্যা শূন্য নয়) এবং সময়ের সাথে একই বৈচিত্র রয়েছে। যদি সিরিজটি ক্রমবর্ধমান হয়, আপনার পাশাপাশি বিভিন্নতাও নিয়ন্ত্রণ করতে হতে পারে (লগ ট্রান্সফর্মটি চেষ্টা করার প্রথম জিনিস)।

— zbicyclist

Answer 2

আমি ধরে নিচ্ছি আপনি ননলাইনার প্রবণতা উল্লেখ করছেন; ক্রমহ্রাসমান এবং যে কোনও ক্রমের মধ্যে পৃথকীকরণ অগত্যা একটি সিরিজ স্থির করে তুলবে না ; এটি ননস্টেশনারিটির ফর্ম এমন কিনা তা নির্ভর করে যে এটি সমস্তই সংহতকরণ এবং প্রবণতা দ্বারা ক্যাপচার হয়েছে।