Trends und Saisonalitäten
Die Zahl der Flugpassagiere verzeichnete zwischen 1949 und 1960 einen Anstieg, unterlag jedoch auch saisonalen Schwankungen. Wenden Sie MovingMap mit Total auf nicht-überlappende Jahresfenster an, um das jährliche Wachstum zu visualisieren. Verwenden Sie DateHistogram für monatliche Daten, die pro Jahr auf ein Datum reduziert werden, um saisonale Abhängigkeiten zu untersuchen.
Die Zahl der monatlichen internationalen Flugpassagiere zwischen 1949 und 1960 kann mit ExampleData ermittelt werden.
data = ExampleData[{"Statistics", "InternationalAirlinePassengers"},
"TimeSeries"]
Die Daten zeigen einen langfristigen ansteigenden Trend und saisonale Schwankungen.
DateListPlot[data, PlotTheme -> "Detailed"]
Kumulieren Sie die Jahresdaten zur Ermittlung des globalen Trends. Platzieren Sie die kumulierten Ergebnisse auf den letzten Tag jedes Jahres, so dass sich die gleitenden Fenster über je eine Jahresspanne nicht überlappen.
positionspec = {{1949, 12, 31}, {1960, 12, 31}, Quantity[1, "Year"]};
mm = MovingMap[Total,
data, {Quantity[1, "Years"], Right, positionspec}];
DateListPlot[mm, PlotMarkers -> Automatic,
GridLines -> {mm["Dates"], None}]
Analysieren Sie die saisonale Abhängigkeit. Gewichten Sie mithilfe von WeightedData die Datumsangaben mit den Passagierzahlen.
wd = WeightedData[data["Dates"], data["Values"]];DateHistogram kumuliert über die Jahre die Gewichtung für jedes Monat, so wie festgelegt durch DateReduction.
DateHistogram[wd, "Month", DateReduction -> "Year"]
