Principais resultados para Transformação de Box-Cox para séries temporais

Encontre definições e orientações de interpretação para cada estatística e gráfico fornecido com a transformação de Box-Cox.

Tabela de métodos

A tabela Método mostra as configurações para a análise e o valor de λ para a transformação.

Nesses resultados, o período sazonal é de 12 e a análise busca um valor λ entre a faixa padrão de -1 e 2. O valor ideal para λ é aproximadamente -0,15. A análise arredonda o valor para 0 e usa a transformação natural do log.

Método

Período sazonal12
Selecione λ ideal do intervalo[-1; 2]
λ ótimo-0,144439
λ ideal arredondado0
Série transformada = ln(Número de passageiros) 

Gráfico da série temporais para séries originais

Compare a série temporal da série original com o gráfico da série temporal da série transformada para verificar se a transformação torna a variância estacionária.

Nestes resultados, o gráfico da série original mostra a variância não estacionária. Nesses dados, a diferença entre os pontos altos e baixos em um ciclo sazonal aumenta à medida que o tempo passa. Este padrão mostra que a variância aumenta à medida que o tempo passa.

Gráfico da série time para séries transformadas

Examine o gráfico da série temporais da série transformada para verificar se a transformação torna a variância estacionária.

Nesses resultados, o gráfico da série temporais da série transformada mostra uma diferença aproximadamente uniforme entre os pontos altos e baixos nos ciclos sazonais. Esse padrão mostra que a transformação torna a variância estacionária.

Examine também o gráfico da série temporais dos dados transformados para avaliar outras características importantes da série transformada. Por exemplo, as suposições para um modelo ARIMA incluem que a série tem uma média estacionária, além de uma variância estacionária. Se um enredo da série transformada mostra que a série transformada não tem uma média estacionária, tente Teste de Dickey-Fuller aumentado ver se a diferença dos dados torna a média da série estacionária.

Nesses resultados, a série transformada mostra uma tendência de alta. Este padrão mostra que a média da série não está estacionária. Use a Teste de Dickey-Fuller aumentado coluna armazenada de dados transformados para determinar se a diferença torna a série estacionária.