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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 des données mensuelles annuelles pour la réduction des données pour étudier les dépendances de saison.

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 les oscillations saisonnières.

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

Agrégez annuellement pour voir la tendance générale. Placez les résultats ajoutés au dernier jour de chaque année pour rendre les fenêtres mobiles de 1 an non chevauchées.

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. Créer 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 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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