Resultados clave para Transformación de Box-Cox para Series de Tiempo

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada uno de los estadísticos y gráficas que se proporcionan con la transformación de Box-Cox.

Tabla de métodos

La tabla Método muestra la configuración para el análisis y el valor de λ para la transformación.

En estos resultados, el período estacional es 12 y el análisis busca un valor λ entre el rango predeterminado de -1 y 2. El valor óptimo para λ es aproximadamente -0.15. El análisis redondea el valor a 0 y utiliza la transformación logarítmica natural.

Método

Período estacional12
Seleccionar λ óptimo en intervalo[-1, 2]
λ óptimo-0.144439
λ óptimo redondeado0
Series transformadas = ln(Número de pasajeros) 

Diagrama de series de tiempo para series originales

Compare la serie temporal de la serie original con la gráfica de la serie temporal de la serie transformada para comprobar que la transformación hace que la varianza sea estacionaria.

En estos resultados, la gráfica de la serie temporal de la serie original muestra la varianza no estacionaria. En estos datos, la diferencia entre los puntos altos y bajos en un ciclo estacional aumenta a medida que pasa el tiempo. Este patrón muestra que la varianza aumenta a medida que pasa el tiempo.

Diagrama de series temporales para series transformadas

Examine la gráfica de series temporales de la serie transformada para comprobar que la transformación hace que la varianza sea estacionaria.

En estos resultados, la gráfica de series temporales de la serie transformada muestra una diferencia aproximadamente pareja entre los puntos altos y bajos en los ciclos estacionales. Este patrón muestra que la transformación hizo que la varianza fuera estacionaria.

Examine también la gráfica de series temporales de los datos transformados para evaluar otras características importantes de la serie transformada. Por ejemplo, los supuestos para un modelo ARIMA incluyen que la serie tiene una media estacionaria además de una varianza estacionaria. Si una gráfica de serie temporal de la serie transformada muestra que la serie transformada no tiene una media estacionaria, intente Prueba de Dickey-Fuller aumentada ver si la diferenciación de los datos hace que la media de la serie sea estacionaria.

En estos resultados, la serie transformada muestra una tendencia al alza. Este patrón muestra que la media de la serie no es estacionaria. Utilice la Prueba de Dickey-Fuller aumentada columna en la columna almacenada de datos transformados para determinar si la diferenciación hace que la serie sea estacionaria.