ฉันมีชุดข้อมูลอนุกรมเวลาหลายตัวแปรรวมถึงตัวแปรชีวภาพและสิ่งแวดล้อมที่มีปฏิสัมพันธ์ (รวมถึงตัวแปรภายนอกบางอย่าง) นอกจากฤดูกาลแล้วไม่มีข้อมูลในระยะยาวที่ชัดเจน จุดประสงค์ของฉันคือการดูว่าตัวแปรใดบ้างที่เกี่ยวข้องกัน การคาดการณ์นั้นไม่ได้ถูกมองหา
เป็นเรื่องใหม่สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาฉันอ่านการอ้างอิงหลายอย่าง เท่าที่ฉันเข้าใจโมเดล Vector Autoregressive (VAR) จะเหมาะสม แต่ฉันรู้สึกไม่สะดวกกับฤดูกาลและตัวอย่างส่วนใหญ่ที่ฉันพบในสาขาเศรษฐศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง (บ่อยครั้งกับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา ... ) โดยไม่มีฤดูกาล
ฉันควรทำอย่างไรกับข้อมูลตามฤดูกาลของฉัน ฉันถือว่าพวกเขา deseasonalizing - ตัวอย่างเช่นใน R ฉันจะใช้decomposeแล้วใช้$trend + $randค่าเพื่อรับสัญญาณที่ปรากฏนิ่งสวย (ตามการตัดสินต่อacf) ผลลัพธ์ของแบบจำลอง VAR ทำให้ฉันสับสน (แบบจำลองแบบ 1-lag ถูกเลือกในขณะที่ฉันคาดหวังอย่างสังหรณ์ใจมากขึ้นและมีค่าสัมประสิทธิ์สำหรับการตอบโต้อัตโนมัติเท่านั้น ฉันกำลังทำอะไรผิดหรือฉันควรสรุปว่าตัวแปรของฉันไม่เกี่ยวข้อง (เป็นเส้นตรง) / โมเดลของฉันไม่ใช่คำถามที่ดี (คำถามย่อย: มี VAR ที่ไม่ใช่เชิงเส้นเทียบเท่าหรือไม่)
[อีกวิธีหนึ่งฉันอ่านฉันอาจใช้ตัวแปรตามฤดูกาลได้แม้ว่าฉันจะไม่สามารถทราบได้ว่าจะนำไปใช้อย่างไร]
คำแนะนำทีละขั้นตอนจะได้รับการชื่นชมอย่างมากเนื่องจากรายละเอียดสำหรับผู้ใช้ที่มีประสบการณ์อาจให้ข้อมูลกับฉัน (และตัวอย่างโค้ด R หรือลิงก์ไปยังตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมยินดีต้อนรับแน่นอน)