Statistics 如何对多个短时间序列样本建模？

如何对多个短时间序列样本建模

例如，假设我每个月都有一个新的主题，我在整个月内每天测量每个主题。然后我想对这些独立时间序列的多个字符串进行建模，因为我假设有一个适用于所有12个主题的基本模式。然而，n为30的时间序列太短，无法建模，因此是否有办法将这12个时间序列组合在一起进行并行分析

我想处理这个问题的方法类似于处理具有未知长度的多个中断的时间序列。不幸的是，我不知道如何处理这种类型的数据结构

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你有没有想过从哪里开始？我应该研究哪些术语？

嗯。取决于你对什么感兴趣。如果我们知道你有什么样的数据，你想分析什么，这会让事情变得更容易

试着回答你的问题：如果你假设其中6个受试者的基础结构是同质的，而另一半是不同的，你可以把这两个数据集集中起来，进行某种类型的群体平均数分析。如果你对12个月内的时间变化感兴趣，那么你需要假设每个受试者在你测量的任何变量上都是同质的

通常，例如，对于经济学中的时间序列，您所描述的是被删失或截断的数据

如果我们想衡量一个国家每个人的收入，我们可以通过检查电子支票或其他方式来实现。但有些人在每个尾巴的末端，可能没有一个可见的收入。穷人可能以其他方式赚取收入，而富人可能想隐瞒部分收入。这是经过审查的数据，任何先进的timeseries统计书籍都会有关于这方面的内容

截断的数据是相似的。再想想收入吧。如果我们把所有年收入低于10000美元的人都砍掉，那么这将切断你的发行渠道。对此也有补救措施。再次查看高级时间序列手册

希望这有点帮助