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Traitement des séries temporelles

Tendances et saisonnalités

Le nombre de passagers dans une ligne aérienne entre les années 1949 et 1960 augmente mais varie selon les saisons. Appliquez MovingMap avec Total sur les fenêtres annuelles non chevauchées pour visualiser la croissance annuelle. Utilisez DateHistogram pour les données mensuelles avec réduction de la date annuelle pour étudier les dépendances saisonnières.

Le nombre de passagers aériens internationaux par mois au cours des années 1949 à 1960 est disponible via ExampleData.

In[1]:=
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data = ExampleData[{"Statistics", "InternationalAirlinePassengers"}, "TimeSeries"]
Out[1]=

Les données présentent une tendance à la hausse à long terme et des oscillations saisonnières.

In[2]:=
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DateListPlot[data, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[2]=

Faites des agrégations annuelles pour voir la tendance globale. Placez les résultats agrégés au dernier jour de chaque année pour que les fenêtres mobiles d'un an ne se chevauchent pas.

In[3]:=
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positionspec = {{1949, 12, 31}, {1960, 12, 31}, Quantity[1, "Year"]};
In[4]:=
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mm = MovingMap[Total, data, {Quantity[1, "Years"], Right, positionspec}];
In[5]:=
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DateListPlot[mm, PlotMarkers -> Automatic, GridLines -> {mm["Dates"], None}]
Out[5]=

Analysez la dépendance saisonnière. Créez WeightedData avec le nombre de passagers comme poids pour les dates.

In[6]:=
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wd = WeightedData[data["Dates"], data["Values"]];

DateHistogram agrège les poids pour chaque mois au cours des années comme spécifié par DateReduction.

In[7]:=
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DateHistogram[wd, "Month", DateReduction -> "Year"]
Out[7]=

Exemples connexes

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