Minha pergunta é bem simples, mas essas são as que realmente me impressionam :) Não sei como avaliar se uma série temporal específica deve ser decomposta usando um método de decomposição aditiva ou multiplicativa. Eu sei que existem pistas visuais para diferenciá-las umas das outras, mas não as entendo.
Tomemos, por exemplo, esta série temporal:
Como você descreveria isso?
Agradeço antecipadamente por sua ajuda.
time-series
mathematical-statistics
variance-decomposition
4everlearning
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Rcódigo para) um método exploratório robusto e simples, o "gráfico de expansão versus nível". Posso observar seu gráfico e ver que, quando os valores estão perto de 600, as amplitudes de sua variação de curto prazo são quase uma ordem de magnitude maior do que quando estão perto de 200: isso indica considerar uma raiz quadrada logarítima, recíproca ou talvez recíproca.Respostas:
Além do que a @whuber recomendou, remeto-o para https://www.otexts.org/fpp/6/1, que explica por que você escolheria decomposição aditiva versus decomposição multiplicativa.
Ao analisar especificamente seus dados, porque a sazonalidade varia, ou seja, a sazonalidade no início é grande e como a sazonalidade quase não está presente nos últimos anos, isso sugere uma decomposição multiplicativa. De acordo com o texto mencionado acima, uma alternativa seria fazer uma transformação apropriada e aplicar a decomposição aditiva.
Há uma mudança de nível nos dados em torno do mod 1972, que também precisa ser tratada ao se decompor.
Existe outro método baseado em decomposição chamado modelo de componentes não observados que retira a maior parte do trabalho de adivinhação da decomposição e fornece algumas estatísticas boas para você tomar boas decisões, como tendências estocásticas x determinísticas / sazonalidade, etc.
Espero que isto ajude.
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