เป็นงานอดิเรกด้านฉันได้รับการสำรวจชุดเวลาการพยากรณ์ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ R)
สำหรับข้อมูลของฉันฉันมีจำนวนการเข้าชมต่อวันสำหรับทุกวันย้อนกลับไปเกือบ 4 ปี ในข้อมูลนี้มีรูปแบบที่แตกต่างกัน:
- วันจันทร์ถึงวันศุกร์มีการเข้าชมจำนวนมาก (สูงสุดในวันจันทร์ / อังคาร) แต่มีน้อยกว่าในวันเสาร์ - อาทิตย์
- บางครั้งของปีลดลง (เช่นการเข้าชมน้อยกว่ามากในช่วงวันหยุดของสหรัฐอเมริกาในช่วงฤดูร้อนแสดงการเติบโตน้อยลง)
- การเติบโตที่สำคัญปีต่อปี
มันเป็นเรื่องดีที่จะสามารถคาดการณ์ปีที่จะมาถึงของข้อมูลนี้และใช้เพื่อปรับปรุงการเติบโตแบบเดือนต่อเดือน สิ่งสำคัญที่ทำให้ฉันมีมุมมองรายเดือนคือ:
- บางเดือนจะมีจันทร์ / อังคารมากกว่าเดือนอื่น ๆ (ซึ่งไม่สอดคล้องกันในช่วงหลายปีที่ผ่านมา) ดังนั้นเดือนที่เกิดขึ้นกับวันธรรมดาจะต้องมีการปรับตาม
การสำรวจสัปดาห์ก็ดูเหมือนยากเนื่องจากระบบการกำหนดหมายเลขสัปดาห์เปลี่ยนจาก 52-53 ขึ้นอยู่กับปีและดูเหมือนว่าtsจะไม่จัดการเรื่องนั้น
ฉันไตร่ตรองโดยเฉลี่ยในวันธรรมดาของเดือน แต่หน่วยผลลัพธ์นั้นค่อนข้างแปลก (การเติบโตในอัตราเฉลี่ยการเข้าชมวันทำงาน) และนั่นจะเป็นการทิ้งข้อมูลที่ถูกต้อง
ฉันรู้สึกว่าข้อมูลประเภทนี้จะเป็นเรื่องธรรมดาในอนุกรมเวลา (เช่นการใช้ไฟฟ้าในอาคารสำนักงานอาจเป็นแบบนี้) ทุกคนมีคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการสร้างแบบจำลองโดยเฉพาะใน R?
ข้อมูลที่ฉันทำงานด้วยนั้นค่อนข้างตรงไปตรงมามันเริ่มต้นจาก:
[,1]
2008-10-05 17607
2008-10-06 36368
2008-10-07 40250
2008-10-08 39631
2008-10-09 40870
2008-10-10 35706
2008-10-11 18245
2008-10-12 23528
2008-10-13 48077
2008-10-14 48500
2008-10-15 49017
2008-10-16 50733
2008-10-17 46909
2008-10-18 22467
และยังคงเป็นเช่นนี้จนถึงปัจจุบันโดยมีแนวโน้มการเติบโตโดยรวมลดลงบางช่วงสัปดาห์หยุดวันหยุดของสหรัฐอเมริกาและการเจริญเติบโตโดยทั่วไปชะลอตัวในช่วงฤดูร้อน
ts(และยังmsts) ไม่พอดีกับช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างของสัปดาห์ด้วยช่วงเวลาที่ "เป็นธรรมชาติ" ของปี หรือผมก็ไม่เข้าใจวิธีการที่จะทำให้การทำงานที่ ...