Series de tiempo estacionales de R

Question

Yo uso el decompose de la función en R y llegar a los 3 componentes de mi tiempo mensual de la serie de tendencia, estacional y aleatorio). Si me trama el gráfico o la mirada en la mesa, que se puede ver claramente que la serie de tiempo es afectado por la estacionalidad.

Sin embargo, cuando me la regresión de la serie de tiempo en el 11 de temporada variables ficticias, todos los coeficientes no son estadísticamente significativos, lo que sugiere que no hay estacionalidad.

No entiendo por qué me vienen con dos resultados muy diferentes. Hizo pasar a cualquiera? Estoy haciendo algo mal?

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Puedo añadir aquí algunos detalles útiles.

Esta es mi serie de tiempo y la correspondiente tasa de variación mensual. En ambos gráficos, se puede ver que hay estacionalidad (o esto es lo que me gustaría a evaluar). Especialmente, en el segundo gráfico (que es la tasa de variación mensual de la serie), puedo ver un patrón recurrente (puntos altos y puntos bajos en los mismos meses del año).

A continuación es el resultado de la decompose función. Agradezco que, como @RichardHardy dijo, la función no probar si existe real de la estacionalidad. Pero la descomposición parece confirmar lo que yo pienso.

Sin embargo, cuando me la regresión de la serie de tiempo de 11 de temporada variables ficticias (de enero a noviembre, excepto diciembre) me parece la siguiente:

    Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept) 5144454056  372840549  13.798   <2e-16 ***
    Jan     -616669492  527276161  -1.170    0.248    
    Feb     -586884419  527276161  -1.113    0.271    
    Mar     -461990149  527276161  -0.876    0.385    
    Apr     -407860396  527276161  -0.774    0.443    
    May     -395942771  527276161  -0.751    0.456    
    Jun     -382312331  527276161  -0.725    0.472    
    Jul     -342137426  527276161  -0.649    0.520    
    Aug     -308931830  527276161  -0.586    0.561    
    Sep     -275129629  527276161  -0.522    0.604    
    Oct     -218035419  527276161  -0.414    0.681    
    Nov     -159814080  527276161  -0.303    0.763

Básicamente, toda la estacionalidad de los coeficientes no son estadísticamente significativos.

Para ejecutar la regresión lineal puedo usar la siguiente función:

lm.r = lm(Yvar~Var$Jan+Var$Feb+Var$Mar+Var$Apr+Var$May+Var$Jun+Var$Jul+Var$Aug+Var$Sep+Var$Oct+Var$Nov)

donde puedo configurar Yvar como una serie de tiempo variable con frecuencia mensual (frecuencia = 12).

Yo también trato de tomar en cuenta las tendencias de los componentes de la serie de tiempo, incluyendo una tendencia variable en la regresión. Sin embargo, el resultado no cambia.

                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    (Intercept) 3600646404   96286811  37.395   <2e-16 ***
    Jan     -144950487  117138294  -1.237    0.222    
    Feb     -158048960  116963281  -1.351    0.183    
    Mar      -76038236  116804709  -0.651    0.518    
    Apr      -64792029  116662646  -0.555    0.581    
    May      -95757949  116537153  -0.822    0.415    
    Jun     -125011055  116428283  -1.074    0.288    
    Jul     -127719697  116336082  -1.098    0.278    
    Aug     -137397646  116260591  -1.182    0.243    
    Sep     -146478991  116201842  -1.261    0.214    
    Oct     -132268327  116159860  -1.139    0.261    
    Nov     -116930534  116134664  -1.007    0.319    
    trend     42883546    1396782  30.702   <2e-16 ***

De ahí mi pregunta es: ¿estoy haciendo algo mal en el análisis de regresión?

Answer 1

Estás haciendo la regresión sobre los datos después de haber eliminado la tendencia? Usted tiene una tendencia positiva, y su temporada de la firma es probable enmascarado en su regresión (varianza debida a la tendencia, o el error, es más grande que debido a mes), a menos que usted ha contabilizado la tendencia en Yvar...

También, no estoy terriblemente seguro con el tiempo de la serie, pero no cada observación se le asigna un mes, y su regresión mirar algo como esto?

lm(Yvar ~ Time + Month)

Disculpas si que no tiene sentido... No regresión en el sentido más aquí?

Answer 2

No sé si es tu caso, pero que a mi me pasó cuando empecé a analizar series de tiempo de R y el problema es que no declaré correctamente el período de la serie cuando objeto de creación de la serie de tiempo a descomponerla. Hay un parámetro en la función de serie de tiempo que le permite especificar su frecuencia. Al hacerlo, se descomponen correctamente sus tendencias estacionales.