Эффективный способ разложения нескольких столбцов временных рядов и сравнения соответствия аддитивных и мультипликативных моделей - PullRequest
Новая
       66

Эффективный способ разложения нескольких столбцов временных рядов и сравнения соответствия аддитивных и мультипликативных моделей

0 голосов
/ 21 апреля 2020

У меня есть кадр данных, похожий на df: 

df <- data.frame(ID = rep(12, times = 100),
                 Time = c(1:100),
                 Var1 = rnorm(100),
                 Var2 = rnorm(100),
                 Var3 = rnorm(100),
                 Var4 = rnorm(100),
                 Var5 = rnorm(100),
                 Var6 = rnorm(100),
                 Var7 = rnorm(100)
                 )

Я хочу знать, является ли аддитивная или мультипликативная модель более подходящей для каждой из переменных (var1:7). Каков наиболее эффективный способ разложить каждую переменную и определить, какая модель лучше всего подходит? Я мог бы сделать это: 

a <- ts(df[ ,3:9], frequency = 7)
a.components <- decompose(a, type = "additive")
a.componentsA <- decompose(a, type = "additive")
a.componentsM <- decompose(a, type = "mult")
a.decompA <- as.data.frame(a.componentsA[-c(5:6)])
a.decompM <- as.data.frame(a.componentsM[-c(5:6)])

, а затем вручную рассчитать остаточные суммы квадратов для каждого, но, несомненно, есть более эффективный способ сделать это.

...