論文の概要: STD: A Seasonal-Trend-Dispersion Decomposition of Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10398v1
- Date: Thu, 21 Apr 2022 20:32:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-25 14:48:50.521297
- Title: STD: A Seasonal-Trend-Dispersion Decomposition of Time Series
- Title（参考訳）: STD: 時系列の季節変動分散分解
- Authors: Grzegorz Dudek
- Abstract要約: 本稿では,時系列における不均一性を扱うために,季節差分散分解(STD)を提案する。
時系列解析と予測にSTDをどのように利用できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The decomposition of a time series is an essential task that helps to
understand its very nature. It facilitates the analysis and forecasting of
complex time series expressing various hidden components such as the trend,
seasonal components, cyclic components and irregular fluctuations. Therefore,
it is crucial in many fields for forecasting and decision processes. In recent
years, many methods of time series decomposition have been developed, which
extract and reveal different time series properties. Unfortunately, they
neglect a very important property, i.e. time series variance. To deal with
heteroscedasticity in time series, the method proposed in this work -- a
seasonal-trend-dispersion decomposition (STD) -- extracts the trend, seasonal
component and component related to the dispersion of the time series. We define
STD decomposition in two ways: with and without an irregular component. We show
how STD can be used for time series analysis and forecasting.
- Abstract（参考訳）: 時系列の分解は、その性質を理解するのに役立つ重要なタスクである。
傾向,季節成分,循環成分,不規則変動などの隠蔽成分を表現した複雑な時系列の分析と予測を容易にする。
したがって、多くの分野において予測と決定プロセスにおいて重要である。
近年,様々な時系列特性を抽出・明らかにする時系列分解法が開発されている。
残念ながら、彼らは非常に重要な特性、すなわち時系列の分散を無視している。
時系列のヘテロシデスティック性に対処するため,本研究で提案する手法であるstdは,時系列の分散に関連する傾向,季節成分,成分を抽出する。
我々はSTD分解を不規則成分と非規則成分の2つの方法で定義する。
時系列解析と予測にSTDをどのように利用できるかを示す。
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