¿Cómo podemos detectar la tendencia, en una serie de tiempo aparte de la observación visual de las parcelas de tiempo?

Question

Soy novato en el análisis de series de tiempo y perdió completamente a través de la lectura de la.. Tengo un enorme conjunto de datos de tiempo discreto de la serie de agregados de eventos y deseo que se ajuste a cada uno de ellos en modelos ARIMA. Por lo tanto he de asegurar que las series son estacionarias, que puedo hacer a través de adf y kpss pruebas. Sin embargo me pregunto si estas pruebas también asegurar que el tiempo de la serie no necesita ser probado para la tendencia y la estacionalidad. ¿Hay algún criterio estadístico que pone de manifiesto que una serie de tiempo es la tendencia? La inspección Visual de los gráficos de tiempos es difícil en este caso fuera de la cuestión* desde el conjunto de datos es demasiado grande.

Gracias de antemano, por cierto yo soy un usuario R ;) -Un

Answer 1

Cuando se enfrentan a la desalentadora tarea de la evaluación de un "millón de millones" número de serie de tiempo para la hora local de las tendencias que uno podría pasar mucho tiempo revisando los gráficos que puede o no puede tener inusual puntos de datos potencialmente ofuscación de la tendencia o un integrado de auto-regresivo de la estructura, que también podría derrotar a su "eyeballing". Un enfoque más eficiente podría ser llevar a cabo una búsqueda informatizada que podría ser clasificado como una productividad de ayuda para su cara de sueño de los ojos. Los procedimientos sugeridos para detectar tendencias en el tiempo y otros determinista de la estructura han sido revisados por pares y la transparencia. Estos no son ad-hoc métodos, pero el estado-of-the-art procedimientos para ayudar a usted en su qwest. Mira mi respuesta anterior y referencias en Fantasía detrending de series de tiempo