比较多个时间序列的最有意义的方法

Question

我需要编写一个程序，对不同日期范围（主要是2007-2009）和频率（每周，每月，每年）的倍数时间序列执行算术（+ - * /）。 ..）。

我想出了：

• 找到具有最高频率的系列。然后用零填充另一个系列，使它们具有相同数量的元素。然后执行操作。

如何以最有意义的方式显示数据？

冥思苦想的一切准备

Answer 1

如果为零可以成为这个时间序列有意义的值（如温度（摄氏度）），它可能不是一个好主意，以填补零的所有间隙（即你之后将无法区分真实值和存根值）。你可能想要interpolate你的时间系列。基本的数据结构可以是数组/双链表。

Answer 2

你可以采取几种方法：

• 使用最精细的时间序列数据（例如，秒）和内插/需要时填写的数据
• 使用粗细粒度（例如，年），并在需要时汇总数据
• 在两个极端之间的任何中间步骤

你应该总是知道你的数据，因为：

• 在插你要选择最好的算法的情况下（线性或二次插值，样条曲线，指数...）
• 在总结你必须选择一个合适的聚集功能的情况下（总和，最大值，平均值...）

一旦您对所有时间序列具有相同的时间标度，您可以执行算术magick，但请注意插值会生成额外的信息，并且汇总将删除可用的信息。

Answer 3

我已经相当广泛地研究了这个问题。插值方法的危险在于你偏好各种度量 - 尤其是波动性 - 并引入虚假关联。我发现傅里叶插值在一定程度上减轻了这种情况，但更好的方法是以另一种方式：将更频繁的观测值聚合到不那么频繁的序列的周期性，然后比较这些。