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時間序列分析與預測 / Time Series Analysis and Prediction

10月 20, 2017 0 Comments Edit Post

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這是伴隨在行為分析之時間序列分析的報告中,延伸細談時間序列分析的部分。投影片的內容是參考了林惠玲、陳正倉老師所著的「應用統計學」以及其他時間序列分析的相關書籍綜合而成。大部分時間序列分析的介紹仍是環繞著ARIMA技術的模型,後來我用Weka實作的多變項時間序列預測則採用了機器學習的另類做法。


大綱 / Outline

  1. 時間序列簡介
  2. 時間序列模型建立
  3. 預測

投影片 / Slide

我以Google簡報的檔案匯出成PPTX,再備份到以下位置:

參考書籍 / Reference

為了整理時間序列分析的投影片,那段期間讀了一些相關的書籍。時間序列分析的書籍有兩大類,一類是專門在介紹時間序列分析,內容公式繁多、艱深難懂,另一類是統計書籍附帶介紹時間序列分析,通常章節都會被放在書本最後,內容是將時間序列分析的概念帶過一輪,做個簡單介紹。

這份投影片的內容來自於以下書籍:

封面圖片

林惠玲、陳正倉(2011)。應用統計學。臺北市:雙葉書廊。(ISBN:978-957-8555-51-8)

這本書屬於統計書籍附帶介紹時間序列分析,雖然內容並不如專門深入,但很適合作為時間序列分析的入門閱讀。

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林茂文(2006)。時間數列分析與預測:管理與財經之應用。臺北市:華泰文化。(ISBN:978-957-609-651-8)

該書從理論與公式來介紹時間序列分析,雖然使用了SAS作為輔助工具,不過可惜的是我一直無法順利安裝SAS,讓我一直難以實作書中介紹的時間序列分析。

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石村貞夫(2005)。時間數列分析的SPSS使用手冊(陳耀茂編)。臺北市:鼎茂圖書。(ISBN:978-986-122-360-5)

石村貞夫著作了一系列的SPSS使用手冊,將各種分析分門別類,書中內容直接就是操作與報表的解讀,完全不囉唆。其中一個主題也含括了時間序列分析(時間數列分析)。但是我從圖書館借到的該本書是相當舊的版本,使用的是SPSS 12,跟現在使用的SPSS 20或21實在是差距過大。後來該書作者有推出新版本,不知道有沒有隨之更新SPSS的版本呢?

時間序列分析工具 / Tools for time series analysis

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除了上述的SAS、SPSS Trends之外,程式語言R、Python,分析工具Weka跟Excel也能進行時間序列分析,請見:


小結 / In closing

時間序列分析的課程一般會放在研究所課程中,以一學期三學份的分量來授課,屬於高等統計的一門技術。在學習過程中,我強烈感受到這真的不是一門簡簡單單就能精熟的領域。

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最讓我訝異的是,時間序列分析中,許多篇幅都著重在以自變項「時間」來預測依變項「數值」,很多情況下資料都只有這兩個。但光是這樣,就可以衍生出相當多的公式、檢定、差分轉換等非常多的做法,完全打破以前對於「時間」概念的膚淺認識。

不過,這個特色也是我最苦惱的地方,時間序列分析大部分的做法都是只有時間與單一數值變項,如果我想要知道某個干擾的控制變項對於依變項造成的影響,那就是要使用介入模式建構法來建立具有干擾變項之ARIMA時間序列模型。這又是比ARIMA更上一層樓的建模技術。

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後來我想來想去,算了,用Weka的timeseriesForcasting似乎簡單許多,所以就整理了用Weka實作多變項時間序列預測的做法,時間序列分析就用Weka做吧。


對於時間序列分析與預測的介紹就到這邊為止。你是否也會很好奇時間序列分析呢?你以前也有學過時間序列分析嗎?這跟我這篇投影片所講的內容有什麼不一樣呢?我很想知道你的想法,歡迎在下面留言處與我分享你的意見,或是在AddThis分享工具上按讚分享到Facebook或其他社群媒體。感謝你的耐心閱讀,讓我們下次見囉!

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