R détecter une tendance à l'augmentation / à la baisse des séries chronologiques

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J'ai beaucoup de séries chronologiques avec des périodes: jour, semaine ou mois. Avec la stl()fonction ou avec, loess(x ~ y)je peux voir à quoi ressemblent les tendances de séries chronologiques particulières. J'ai besoin de détecter si la tendance des séries chronologiques augmente ou diminue. Comment gérer ça?

J'ai essayé de calculer des coefficients de régression linéaire avec lm(x ~ y)et de jouer avec le coefficient de pente. ( If |slope|>2 and slope>0 thentendance à la hausse, else if |slope|>2 and slope<0- à la baisse). Peut-être existe-t-il une autre méthode plus efficace pour la détection des tendances? Je vous remercie!

Par exemple: je timeserie1, timeserie2. J'ai besoin d'un algorithme simple qui me dirait qu'il timeserie2s'agit d'un algorithme croissant, et dans timeserie1, la tendance n'augmente ni ne diminue. Quels critères dois-je utiliser?

timeserie1:

1774 1706 1288 1276 2350 1821 1712 1654 1680 1451 1275 2140 1747 1749 1770 1797 1485 1299 2330 1822
1627 1847 1797 1452 1328 2363 1998 1864 2088 2084  594  884 1968 1858 1640 1823 1938 1490 1312 2312
1937 1617 1643 1468 1381 1276 2228 1756 1465 1716 1601 1340 1192 2231 1768 1623 1444 1575 1375 1267
2475 1630 1505 1810 1601 1123 1324 2245 1844 1613 1710 1546 1290 1366 2427 1783 1588 1505 1398 1226
1321 2299 1047 1735 1633 1508 1323 1317 2323 1826 1615 1750 1572 1273 1365 2373 2074 1809 1889 1521
1314 1512 2462 1836 1750 1808 1585 1387 1428 2176 1732 1752 1665 1425 1028 1194 2159 1840 1684 1711
1653 1360 1422 2328 1798 1723 1827 1499 1289 1476 2219 1824 1606 1627 1459 1324 1354 2150 1728 1743
1697 1511 1285 1426 2076 1792 1519 1478 1191 1122 1241 2105 1818 1599 1663 1319 1219 1452 2091 1771
1710 2000 1518 1479 1586 1848 2113 1648 1542 1220 1299 1452 2290 1944 1701 1709 1462 1312 1365 2326
1971 1709 1700 1687 1493 1523 2382 1938 1658 1713 1525 1413 1363 2349 1923 1726 1862 1686 1534 1280
2233 1733 1520 1537 1569 1367 1129 2024 1645 1510 1469 1533 1281 1212 2099 1769 1684 1842 1654 1369
1353 2415 1948 1841 1928 1790 1547 1465 2260 1895 1700 1838 1614 1528 1268 2192 1705 1494 1697 1588
1324 1193 2049 1672 1801 1487 1319 1289 1302 2316 1945 1771 2027 2053 1639 1372 2198 1692 1546 1809
1787 1360 1182 2157 1690 1494 1731 1633 1299 1291 2164 1667 1535 1822 1813 1510 1396 2308 2110 2128
2316 2249 1789 1886 2463 2257 2212 2608 2284 2034 1996 2686 2459 2340 2383 2507 2304 2740 1869  654
1068 1720 1904 1666 1877 2100  504 1482 1686 1707 1306 1417 2135 1787 1675 1934 1931 1456 1363 2027
1740 1544 1727 1620 1232 1199

timeserie2:

 122  155  124   97  155  134  115  122  162  115  102  163  135  120  139  160  126  122  169  154
 121  134  143  100  121  182  139  145  135  147   60   58  153  145  130  126  143  129   98  171
 145  107  133  115  113   96  175  128  106  117  124  107  114  172  143  111  104  132  110   80
 159  131  113  123  123  104  101  179  127  105  133  127  101   97  164  134  124   90  110  102
  90  186   79  145  130  115   79  104  191  137  114  131  109   95  119  173  158  137  128  119
 109  120  182  140  133  113  121  110  122  159  129  124  119  109  108   95  167  138  125  105
 139  118  115  166  140  112  116  139  121  109  164  135  118  121  112  111  102  169  136  151
 132  135  130  112  156  134  121  116  114   91   86  141  160  116  118  112   84  114  165  141
 109  123  122  110  100  162  145  121  118  115  107  103  162  142  130  139  134  121  118  164
 147  125  120  134  107  130  158  141  144  148  124  135  118  212  178  154  167  155  176  143
 201  170  144  138  152  136  123  223  189  160  153  190  136  144  276  213  199  211  196  170
 179  460  480  499  550  518  493  557  768  685  637  593  507  611  569  741  635  563  577  498
 456  446  677  552  515  441  438  462  530  699  629  555  641  625  544  585  705  584  553  622
 506  500  533  777  598  541  532  513  434  510  714  631 1087 1249 1102  913  888 1147 1056 1073
1075 1136  927  922 1066 1074  996 1189 1062  999  974 1174 1097 1055 1053 1097 1065 1171  843  441
 552  779  883  773  759  890  404  729  703  810  743  743  946  883  813  876  841  742  715  960
 862  743  806  732  669  621
Jurgita
la source
1
Votre deuxième exemple n'a pas de tendance, vous ne devriez donc pas en détecter. À la période 230, les données ont un décalage de niveau (c'est-à-dire 0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1, etc.) qui est différent d'une tendance. De plus, il y a un changement de la variance à environ 200 qui peut être identifié en utilisant le test de Tsay. Voir plus ici www.unc.edu/~jbhill/tsay.pdf
Tom Reilly
2
@ Tom Oui, ce que vous dites est évident dans un tracé des données. (En effet, un graphique montre trois changements de niveau soudains distincts, pas un seul). Mais le caractériser comme différant d'une «tendance» ne rend pas justice à votre analyse, qui, je le sais, révélera des détails subtils dans le comportement de cette série chronologique. Je voudrais suggérer que le PO serait mieux servi par des caractérisations claires du comportement des données plutôt que par des discussions sur les définitions possibles de «tendance». Elle demande une alternative au test d'une pente des moindres carrés - et c'est une indication de facto de ce qu'elle entend par «tendance».
whuber

Réponses:

7

Vous pouvez appliquer un filtre déphaseur nul et couper toutes les fréquences supérieures à un certain seuil; cela vous donnerait une sorte de "tendance".

Par exemple, regardez cette question, " Comment puis-je exécuter un filtre passe-haut ou passe-bas sur les points de données dans R? " Ils montrent comment utiliser le filtre passe-bas Butterworth. Le problème avec ce filtre est qu'il ne s'agit pas d'un déphasage nul, c'est-à-dire que vous voyez que la phase de la composante basse fréquence est décalée par rapport au signal d'origine. Vous voudrez peut-être trouver le filtre qui ne change pas la phase. S'il s'agissait de données économiques, je suggérerais le filtre de Christiano selon "The Band Pass Filter" de Lawrence J. Christiano et Terry J. Fitzgerald (1999). Pour les données physiques, une tonne de filtres à déphasage nul doit être disponible.

MISE À JOUR:

Voici un exemple d'application du filtre passe-bande bas au LOG ​​de la deuxième série temporelle. Le LOG est nécessaire pour égaliser l'écart.

MISE À JOUR2:

Aksakal
la source
1
J'ai été perplexe sur cette réponse pendant un certain temps et j'ai finalement réalisé que vous devez utiliser le mot «tendance» de la même manière que de nombreux statisticiens utiliseraient «lisse». Ensuite, tout cela a du sens. Il faut espérer que le PO clarifiera bientôt ce qu'elle entend par «tendance».
whuber
oui, j'utilise "tendance" comme dans le sens de la décomposition des séries chronologiques: y = tendance + cyclique + saisonnière + irrégulière, par exemple en.wikipedia.org/wiki/Decomposition_of_time_series la tendance serait une composante de fréquence "très basse" dans ce contexte . le niveau dépend du problème
Aksakal
1
Cela ne semble pas tout à fait comme ça. Lorsque vous filtrez les composants haute fréquence, vous supprimez une partie des «irrégularités» (lire: bruit) et peut-être une infime partie de la portion cyclique, mais la tendance, les composants cycliques à moyen et long terme et les composants saisonniers resteront tous.
whuber
1
pour une tendance, vous utiliseriez un filtre passe-bas. disons que vous disposez de plusieurs années de séries de données mensuelles. dans ce cas, la bande basse pourrait être de 10 ans, donc vous coupez toutes les fréquences supérieures à 1/10 (lorsque le temps est en années). le seuil dépend vraiment du phénomène, dans les données économiques, les cycles économiques peuvent durer de 10 à 15 ans, vous devrez donc peut-être régler la bande basse sur 1/16
Aksakal
1
Comme le montre votre nouvelle illustration, lorsque vous êtes trop agressif dans le filtrage, vous perdez également des tendances évidentes: votre lissage est si fort qu'il manque presque tout le dernier tiers des données. Quoi qu'il en soit, ce n'est certainement pas une décomposition en composants notionnels qualitatifs décrits par l'article de Wikipédia auquel vous faites référence. Une autre préoccupation avec l'approche de filtrage (quelle qu'elle soit) est la statistique: comment testez- vous s'il existe une "tendance" et si elle est à la hausse ou à la baisse?
whuber
3

La détection des tendances dans une série chronologique peut être simplement erronée ou plus agressive. Une série peut avoir des valeurs qui présentent une tendance, par exemple 1,2,3,4,5, puis un changement de tendance à un ou plusieurs moments, par 7,9,11,13,15,...exemple . Un autre exemple est celui 1,1,1,1,1,2,3,4,5,6où aucune tendance n'est présente pour les 5 premières lectures, puis une tendance s'ensuit. Une série comme celle 1,1,1,1,1,2,2,2,2,2-ci aurait un changement de niveau (changement d'interception). AUTOBOX[1B]y(t)=θ0+[MA/AR]a(t), comme encore, on suppose une structure particulière.

θ0

L'idée est de laisser les données "parler" et l'analyse "écouter" et détecter le "modèle correct" ou au moins un "modèle utile".

Orson Bean - ou peut-être quelqu'un d'autre - a dit un jour: "Une tendance est une tendance ... jusqu'à ce qu'elle se courbe, et lorsque la tendance se courbe, la tendance est à sa fin." Les tendances temporelles locales dans les séries chronologiques nécessitent l'identification des points de rupture et ensuite une estimation de la tendance locale. Quelques documents / références utiles peuvent être trouvés sur http://www.autobox.com/OLDWEB/udontsay.html

Si vous souhaitez publier des données, veuillez le faire et je vous ferai parvenir certains résultats.

IrishStat
la source
3
Une tendance est une tendance est une tendance \ Mais la question est, va-t-elle se plier? \ Va-t-elle changer son cours \ Par une force imprévue \ Et arriver à une fin prématurée? Alexander Cairncross
Nick Cox
Merci pour la réponse. J'étudierai vos informations. J'ai également publié des données.
Jurgita
1
Dans ce cas, Marta, il semble que vous testiez une "tendance" globale (dans le sens des différences de valeurs typiques entre les deux extrémités de la série chronologique) et non des tendances locales comme décrit dans cette réponse. Est-ce exact?
whuber
1
@Nick Merci! Parce qu'il a fallu un certain effort pour traquer la source, la voici: Economic Forecasting , Presidential Discours to the Royal Economic Society, 3 juillet 1969 . Cairncross a ouvert son discours par une citation de Lincoln suivie de ce limerick original (attribué facétieusement à "Stein Age Forecaster"). Les remarques suivantes montrent clairement qu'il faisait référence aux prévisions - extrapolation des tendances.
whuber
1
@whuber, vous avez raison, je recherche une tendance mondiale. Désolé si ma question était trompeuse.
Jurgita