Seasonality If a time series is obs

Seasonality If a time series is observed at monthly or quarterly intervals (or even weekly or daily), it may exhibit seasonality. For example, monthly housing starts in the Midwest are strongly influenced by weather. Although weather patterns are somewhat random, we can be sure that the weather during January will usually be more inclement than in June, and so housing starts are generally higher in June than in January. One way to model this phenomenon is to allow the expected value of the series,yt,to be different in each month. As another example,retail sales in the fourth quarter are typically higher than in the previous three quarters because of the Christmas holiday. Again, this can be captured by allowing the average retail sales to differ over the course of a year. This is in addition to possibly allowing for a trending mean. For example, retail sales in the most recent first quarter were higher than retail sales in the fourth quarter from 30 years ago, because retail sales have been steadily growing. Nevertheless, if we compare average sales within a typical year, the seasonal holiday factor tends to make sales larger in the fourth quarter.

Kết quả (Việt) 1:

Tính thời vụ nếu một chuỗi thời gian quan sát thấy ở hàng tháng hoặc hàng quý khoảng thời gian (hoặc thậm chí hàng tuần hoặc hàng ngày), nó có thể triển lãm theo mùa. Ví dụ, bắt đầu nhà ở hàng tháng ở Midwest mạnh mẽ chịu ảnh hưởng bởi thời tiết. Mặc dù thời tiết mẫu một chút ngẫu nhiên, chúng tôi có thể chắc chắn rằng thời tiết trong ngày sẽ thường khắc nghiệt hơn vào tháng sáu, và như vậy bắt đầu nhà ở là thường cao hơn vào tháng sáu hơn vào tháng Giêng. Một cách để mô hình hiện tượng này là để cho phép giá trị kỳ vọng của dòng yt, là khác nhau trong mỗi tháng. Một ví dụ khác, doanh thu bán lẻ trong quý IV thường cao hơn trong ba phần tư trước đó bởi vì kỳ nghỉ Giáng sinh. Một lần nữa, điều này có thể được chụp bằng cách cho phép bán hàng bán lẻ trung bình khác nhau trong quá trình cả một năm. Điều này là ngoài việc có thể cho phép cho một có nghĩa là xu hướng. Ví dụ, doanh thu bán lẻ trong gần đây nhất đầu tiên quý là cao hơn doanh thu bán lẻ trong quý IV từ 30 năm trước đây, bởi vì doanh thu bán lẻ đã phát triển đều đặn. Tuy nhiên, nếu chúng ta so sánh bán hàng trung bình trong vòng một năm điển hình, các yếu tố theo mùa holiday có xu hướng để thực hiện bán hàng lớn hơn trong quý IV.

Kết quả (Việt) 2:

Tính mùa vụ Nếu một chuỗi thời gian được quan sát trong khoảng thời gian hàng tháng hoặc hàng quý (hoặc thậm chí hàng tuần hoặc hàng ngày), nó có thể biểu hiện tính thời vụ. Ví dụ, nhà xây hàng tháng tại vùng Trung Tây đang ảnh hưởng mạnh mẽ bởi thời tiết. Mặc dù mô hình thời tiết có phần ngẫu nhiên, chúng ta có thể chắc chắn rằng thời tiết trong tháng thường sẽ khắc nghiệt hơn so với tháng Sáu, và như vậy bắt đầu nhà là vào tháng thường cao hơn trong tháng Giêng. Một cách để mô hình hiện tượng này là để cho phép các giá trị kỳ vọng của loạt bài này, yt, phải khác biệt trong mỗi tháng. Một ví dụ khác, doanh số bán lẻ trong quý IV thường cao hơn so với ba quý trước vì ngày lễ Giáng sinh. Một lần nữa, điều này có thể được chụp bằng cách cho phép các doanh số bán lẻ trung bình để có sự khác biệt trong quá trình của một năm. Điều này là để bổ sung có thể cho phép cho một xu hướng có ý nghĩa. Ví dụ, doanh số bán lẻ trong quý gần đây nhất đầu tiên là cao hơn so với doanh số bán lẻ trong quý thứ tư từ 30 năm trước đây, bởi vì doanh số bán lẻ đã được phát triển đều đặn. Tuy nhiên, nếu chúng ta so sánh doanh số bán hàng trung bình trong một năm điển hình, các yếu tố kỳ nghỉ mùa có xu hướng làm cho doanh số bán hàng lớn hơn trong quý IV.