Estimating & Eliminating TrendOne o

Estimating & Eliminating TrendOne of the first tricks to reduce trend can be transformation. For example, in this case we can clearly see that the there is a significant positive trend. So we can apply transformation which penalize higher values more than smaller values. These can be taking a log, square root, cube root, etc. Lets take a log transform here for simplicity:In this simpler case, it is easy to see a forward trend in the data. But its not very intuitive in presence of noise. So we can use some techniques to estimate or model this trend and then remove it from the series. There can be many ways of doing it and some of most commonly used are:Aggregation – taking average for a time period like monthly/weekly averagesSmoothing – taking rolling averagesPolynomial Fitting – fit a regression modelI will discuss smoothing here and you should try other techniques as well which might work out for other problems. Smoothing refers to taking rolling estimates, i.e. considering the past few instances. There are can be various ways but I will discuss two of those here.Moving averageIn this approach, we take average of ‘k’ consecutive values depending on the frequency of time series. Here we can take the average over the past 1 year, i.e. last 12 values. Pandas has specific functions defined for determining rolling statistics.

Results (Indonesian) 1:

Estimating & Eliminating Trend
One of the first tricks to reduce trend can be transformation. For example, in this case we can clearly see that the there is a significant positive trend. So we can apply transformation which penalize higher values more than smaller values. These can be taking a log, square root, cube root, etc. Lets take a log transform here for simplicity:

In this simpler case, it is easy to see a forward trend in the data. But its not very intuitive in presence of noise. So we can use some techniques to estimate or model this trend and then remove it from the series. There can be many ways of doing it and some of most commonly used are:

Aggregation – taking average for a time period like monthly/weekly averages
Smoothing – taking rolling averages
Fitting polinomial - cocok dengan model regresi
saya akan membahas smoothing di sini dan Anda harus mencoba teknik lain juga yang mungkin bekerja keluar untuk masalah lain. Smoothing mengacu pada mengambil bergulir perkiraan, yaitu mengingat beberapa kasus terakhir. Ada dapat berbagai cara tapi saya akan membahas dua dari mereka di sini.

Rata-rata bergerak
Dalam pendekatan ini, kita mengambil rata-rata 'k' nilai-nilai berturut-turut tergantung pada frekuensi time series. Di sini kita dapat mengambil rata-rata selama 1 tahun terakhir, yaitu 12 nilai terakhir. Panda memiliki fungsi khusus yang ditetapkan untuk menentukan statistik bergulir.

Results (Indonesian) 2:

Memperkirakan & menghilangkan trend
Salah satu trik pertama untuk mengurangi tren dapat transformasi. Sebagai contoh, dalam hal ini kita dapat melihat dengan jelas bahwa ada tren positif yang signifikan. Jadi kita bisa menerapkan transformasi yang menghukum nilai yang lebih tinggi lebih dari nilai yang lebih kecil. Ini dapat mengambil log, akar kuadrat, akar kubus, dll. Mari kita mengambil log mengubah di sini untuk kesederhanaan:

Dalam kasus sederhana ini, mudah untuk melihat tren maju dalam data. Tapi yang tidak sangat intuitif dalam kehadiran kebisingan. Jadi kita dapat menggunakan beberapa teknik untuk memperkirakan atau model tren ini dan kemudian menghapusnya dari seri. Ada banyak cara untuk melakukannya dan beberapa yang paling umum digunakan adalah:

Agregasi-mengambil rata untuk jangka waktu seperti bulanan/mingguan rata
Smoothing-mengambil Rolling Average
Fitting polinomial – cocok model regresi
Saya akan membahas smoothing di sini dan Anda harus mencoba teknik lain juga yang mungkin bekerja keluar untuk masalah lain. Smoothing mengacu pada perkiraan bergulir, yaitu mempertimbangkan beberapa contoh terakhir. Ada dapat berbagai cara tapi saya akan membahas dua dari mereka di sini.

Moving Average
Dalam pendekatan ini, kita akan mengambil nilai ' k ' berturut-turut tergantung pada frekuensi Time Series. Di sini kita dapat mengambil rata selama 1 tahun terakhir, yaitu 12 nilai terakhir. Pandas memiliki fungsi spesifik yang ditetapkan untuk menentukan Statistik bergulir.