Вычислить синусоидальную регрессию диаграммы рассеяния

Question

У меня есть данные о погоде за последние четыре года на диаграмме рассеяния. По оси абсцисс отложено время (в днях), а по оси ординат - температура. Я хочу использовать это для прогнозирования будущих значений погоды. Сюжет представляет собой синусоидальную волну, что заставляет меня думать, что мне следует использовать синусоидальную регрессию. Я неправильно использую это? Если нет, как я могу это рассчитать? Если я ошибаюсь, что мне следует использовать, чтобы получить то, что я хочу? *

Answer 1

Похоже, временной ряд, с которым вы работаете, имеет сезонную составляющую. В таком случае рекомендуется удалить из него сезонность, прежде чем вы будете использовать какую-либо модель прогнозирования. Основная причина в том, что вы добавляете ненужной сложности к модели, которая, скорее всего, будет достаточно сложной, чтобы смоделировать синусоидальное поведение, чтобы также хорошо работал с базовым шаблоном, который вы do хотите смоделировать.

Обычный подход состоит в том, чтобы обнаружить сезонность сигнала, взяв автокорреляцию, и удалить ее, взяв соответствующую запаздывающую разницу.

Вы можете найти это сообщение в блоге полезно, в котором это рассматривается на аналогичном примере.