Dies ist eine Frage der Definition. Unterscheidet die Statistik-Community diese Begriffe?
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Dies ist eine Frage der Definition. Unterscheidet die Statistik-Community diese Begriffe?
Vielleicht. Obwohl meine Einstellung leicht als etwas zu anal zurückhaltend ausgelegt werden könnte:
Ich neige dazu, den Begriff Saisonalität als Metapher für die "Jahreszeiten" des Jahres zu verwenden: dh Frühling, Sommer, Herbst, Winter (oder "Fast Winter", Winter, "Stiller Winter" und "Bauen", wenn Sie in Pennsylvania leben ...). Mit anderen Worten, ich würde erwarten, dass ein saisonaler Trend eine Periodizität von ungefähr 365 Tagen aufweist.
Ich neige dazu, den Begriff "Zyklizität" zu verwenden, um eine Antwort zu bezeichnen, die, wenn sie im Frequenzraum zerlegt wird, einen einzelnen dominanten Peak aufweist. Oder, etwas allgemeiner, so wie man einen Motor anstarren könnte, impliziert „Zyklizität“ einen dominanten Zyklus - der Kolben bewegt sich nach oben und dann nach unten und dann wieder nach oben. Numerisch würde ich niedrig, hoch, niedrig, hoch, niedrig, hoch usw. erwarten. Also zwei Dinge: (1) Größen- und / oder Vorzeichenwechsel von niedrig nach hoch und (2) diese Schalter treten mit einer vorhersagbaren Frequenz auf. Diese Strenge verschwindet natürlich, wenn es um Konjunkturzyklen geht - ich stelle jedoch häufig fest, dass eine dominante Frequenz verbleibt, z. B. jedes Geschäftsquartal oder jedes JahrDie Dinge sind in den ersten Wochen langsam und in den letzten Wochen unter hohem Druck ... Es gibt also eine dominante Periode, aber sie könnte sich sehr von der "Saisonalität" unterscheiden, die für mich ein Jahr bedeutet.
Schließlich neige ich dazu, "Periodizität" zu verwenden, wenn ich mich auf die Häufigkeit des Sammelns von Messungen beziehe. Anders als bei der Zyklizität impliziert der Begriff "Periodizität" für mich keine Erwartung hinsichtlich der Größe oder des Vorzeichens der gesammelten Daten.
Aber das ist nur meine $ 0,02. Und ich bin nur ein Statistikstudent - nimm daraus, was du willst.
Ja, da gibt es einen Unterschied.
Ein klassisches Zeitreihen-Zerlegungsmodell ist Y = T + S + C + I.
Y = Daten T = Trend S = saisonal = REGELMÄSSIGE Muster, die mit der Zeit auftreten, z. B. höhere Haferflockenverkäufe im Winter oder höchste Starbucks-Kaffeeverkäufe um 7 Uhr morgens. Diese sind normalerweise sehr vorhersehbar. C = zyklisch = längerfristige Muster wie Konjunkturzyklen. Diese sind nicht so regelmäßig wie die Saisonalität und können eine gewisse Subjektivität bei der Schätzung beinhalten. I = unregelmäßig (dh Fehler übrig)
Die Periodizität bezieht sich auf die saisonale Komponente. Die Periodizität kann monatlich, zweiwöchentlich, stündlich usw. sein.
Die obige Gleichung hat + Vorzeichen, die ein additives Modell anzeigen. Multiplikative Modelle werden auch häufig verwendet, wenn die Saisonalität multiplikativ ist.
Ich habe die '*' Zeichen aus Rücksicht auf die folgenden Kommentare herausgenommen;)
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