¿Ven?

Question

¿A ver las tendencias en mi gráficos de residuos? Estos residuos parcela mostrar la estandarización de los residuos contra los valores ajustados, origen período, período del calendario, y el período de desarrollo. Los patrones en cualquier dirección puede ser resultado de las tendencias. Parece ser que hay una tendencia en mi parte inferior izquierda de la trama, ¿estás de acuerdo?

Este es un proyecto de investigación. Yo voy a pedir sus entradas para confirmar mis suposiciones.

Answer 1

Estoy de acuerdo, a primera vista se ve como un cambio en el año calendario tendencia en 1992. (De hecho, usted no puede ver mucho de la tendencia en las otras dos direcciones, porque la escalera de cadena tiene parámetros que se suelen recoger los cambios de tendencia en las direcciones, por lo que es el terreno tienden a buscar el cambio de tendencias).

Considerar sólo la mitad izquierda del calendario de período de la trama (hasta 1992):

Ignorar la línea roja si se puede, y sólo cuenta donde se cree que los datos parecen ser la partida (teniendo en cuenta para obtener el total de "esencia" - tratar de no dejar que un punto demasiado la influencia de su impresión. Me parece que ayuda a cubrir los puntos y ver si mi impresión cambios en su ausencia; si lo hace, que apunta demasiado influir en mi impresión).

Si la tendencia fue similar después de eso, ¿por dónde cree que debería ser para 1993-96?

Ahora mira el resto (teniendo en cuenta las múltiples casi-puntos coincidentes en la parte inferior derecha):

y (de nuevo, ignorando la línea roja) intentar "backcast" la primera mitad del diagrama.

Si eres como yo, probablemente tienden a dibujar esas tendencias en algo diferentes lugares, por lo que nos preocupa porque el modelo no es capaz de capturar los cambios en esa dirección (aunque es bastante libertino con parámetros en las otras direcciones).

Creo que hay una gran variedad de formas posibles de ver la trama, pero parece como si hay algún tipo de cambio en el medio. Por supuesto, no hay una gran cantidad de datos, así que tenemos que ser muy prudentes acerca de la sobre-interpretación de nuestros impresión de allí. Tenemos una tendencia a ver más patrón que está realmente allí.

[Si usted podría dejar fuera de edad de los pagos con la escalera de cadena, sería tentador para ver si hizo una diferencia sólo se ven en los años más recientes, pero debido a que se trabaja con la predicción de dato acumulado de anteriores cumulatives, usted no puede; el viejo pagos son inevitablemente. Usted puede mirar modelos en un año por delante errores de predicción, pero no ser del todo diferente de lo que usted ve aquí.]

Parece quizá más como una caída en los niveles inmediatamente después de 1992, pero el loess de la línea tiende a suavizar ese tipo de efectos. (Debo aclarar: la fortaleza de la indicación no es muy fuerte ... pero las consecuencias pueden ser bastante considerables.)

En resumen: hay al menos algún indicio de un cambio de tendencia en la parcela hay, pero no es especialmente fuerte, y no está completamente claro que se parece bastante al de la línea roja indica.

[La Cadena de modelo de Escalera no tiene ningún mecanismo para lidiar con un cambio de tendencia, aunque son comunes, debido a los cambios en la inflación económica, en las tendencias sociales o judiciales de las tendencias, en los efectos específicos de un determinado línea de negocio (tales como superpuesta a la inflación), o, a veces, para los efectos a nivel de la empresa.]

Sin embargo, el ajuste a los años más recientes de los datos no es malo, por lo que podría no ser demasiado problemático el uso de las previsiones para el próximo año (pero usted tendría que preocuparse más cambios de tendencia - no es inusual ver a un corto plazo a cambio de tendencia seguida por un retorno a aproximadamente la pendiente original de la tendencia, por ejemplo).

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Los datos se ve una especie de familiar por alguna razón. Es que uno de los construidos en los conjuntos de datos en el paquete, o de algo más?

Answer 2

Creo que es difícil juzgar una tendencia sólo a partir de la imagen. Le sugiero que haga algo de ruido blanco de pruebas sobre los residuos con el fin de estar seguro de que ellos no son al azar. Por ejemplo, usted podría tratar de usar nuestro paquete de R hwwntest, que incluye diferentes tipos de ruido blanco de pruebas.