Różnica między konstrukcją podłużną a szeregami czasowymi


Odpowiedzi:


11

Dodam, że w kontekście szeregów czasowych zwykle zakłada się, że obserwowane dane są realizacją procesu stochastycznego. Dlatego w szeregach czasowych dużo uwagi poświęca się właściwościom procesów stochastycznych, takim jak stacjonarność, ergodyczność itp. W kontekście podłużnym w moim rozumieniu dane pochodzą ze zwykłych próbek (przez próbę mam na myśli sekwencję zmiennych iid) obserwowanych w różnych punktach w czasu, więc stosowane są klasyczne metody statystyczne, ponieważ zawsze zakładają, że obserwowana jest próbka.

Krótko mówiąc, można powiedzieć, że szeregi czasowe są badane w ekonometrii, projektowaniu podłużnym - w statystyce. Ale to nie odpowiada na pytanie, po prostu przenosi je na inne pytanie. Z drugiej strony wiele krótkich odpowiedzi dokładnie to robi.


24

Jeśli myślimy o projektach składających się z przypadków mierzonych przy k okazjach, to następująca luźna definicja wydaje mi się opisująca rozróżnienie:nk

  • konstrukcje podłużne: wysoka , niska knk
  • szeregi czasowe: niska , wysoka knk

Oczywiście rodzi to pytanie, co jest wysokie, a co niskie. Podsumowując własne szorstkie wyczucie tych rozmytych definicji, prototypowe przykłady:

  • szeregi czasowe mogą mieć = 1, 2 lub 5, a k = 20, 50, 100 lub 1000, ink
  • konstrukcje wzdłużne mogą mieć = 10, 50, 100, 1000 i k = 2, 3, 5, 10, 20nk

Aktualizacja: Kontynuując pytanie dr Who o cel rozróżnienia, nie mam wiarygodnej odpowiedzi, ale oto kilka przemyśleń:

  • terminologia ewoluuje w dyscyplinach związanych z konkretnymi problemami merytorycznymi
  • szereg czasowy
    • często dotyczy prognozowania przyszłych punktów czasowych
    • często zajmuje się modelowaniem różnych procesów cyklicznych i trendów
    • często zajmuje się szczegółowym opisywaniem dynamiki czasowej
    • często bada zjawiska, w których mierzona jest konkretna rzecz (np. stopa bezrobocia, indeksy giełdowe itp.)
    • wskaźniki czasowe są często wcześniej istniejące
  • konstrukcje podłużne:
    • często wykorzystują próbki przypadków jako przykłady populacji w celu wyciągnięcia wniosków na temat populacji (np. próba dzieci w celu zbadania, w jaki sposób dzieci się zmieniają)
    • często dotyczy dość ogólnych procesów czasowych, takich jak wzrost, zmienność i stosunkowo proste modele zmian funkcjonalnych
    • badanie jest często specjalnie zaprojektowane, aby mieć określoną liczbę punktów czasowych.
    • często zainteresowany zmiennością procesów zmian

knnk często stosuje się modele wielopoziomowe, które zapożyczają siłę z typowego procesu zmiany, aby opisać proces zmiany indywidualnej. Te różne dyscypliny, wyzwania związane z modelowaniem i literatura zachęcają do tworzenia odrębnej terminologii.

W każdym razie to moje wrażenie. Być może inni mają lepszy wgląd.


Dziękujemy za dodatkowe informacje. Czy możesz mnie pouczyć, dlaczego musimy używać różnych terminów, jeśli różnią się tylko liczbami n i k. Czy ma to praktyczne znaczenie?
DrWho

@drwho Zaktualizowałem swoją odpowiedź kilkoma przemyśleniami.
Jeromy Anglim

11

Szereg czasowy to prosta sekwencja punktów danych rozmieszczonych w czasie, zwykle w regularnych odstępach czasu. Projekt podłużny jest raczej bardziej szczegółowy, zachowując tę ​​samą próbkę dla każdej obserwacji w czasie.

Przykładem szeregów czasowych może być bezrobocie mierzone co miesiąc za pomocą badania siły roboczej z nową próbą za każdym razem; byłby to ciąg projektów przekrojowych. Ale może to być coś takiego jak osobiste oszczędności każdego roku, które również byłyby podłużne. Lub może po prostu podążać za określoną grupą osób starszych, takich jak dokument telewizyjny Seven Up! a kolejne kontynuacje co siedem lat później - najnowszy był 49 Up w 2005 roku, więc w przyszłym roku powinna być kolejna edycja. Projekty podłużne zwykle mówią więcej o sposobach, w jaki typowe jednostki zmieniają się w czasie, ale mogą (w zależności od szczegółów projektu i tego, czy próbka zostanie odświeżona) mówić mniej więcej o tym, jak zmienia się cała populacja.


Wyraźnie prosta i jasna odpowiedź. Musisz być świetnym nauczycielem. Ludzie tacy jak ty muszą napisać małą książkę na temat wprowadzenia do statystyki na 200 stronach
DrWho,

0

Dane szeregów czasowych są oceniane w regularnych odstępach czasu przez długi okres czasu. Podczas gdy dane podłużne nie są: powtarzane pomiary są wykonywane przez krótki okres czasu. Oznacza to, że gromadzenie danych może zostać zatrzymane / zakończone w określonym momencie w celu przeprowadzenia analizy lub gdy środki zadowalają badacza pod względem zmiany zachowania.


2
Nie sądzę, aby ta odpowiedź dodała cokolwiek do poprzednich odpowiedzi. Rzeczywiście wiele z nich jest często fałszywych: nawet dane panelowe niekoniecznie są pod kontrolą badacza i (np.) W ekonomii badacze często zależą od zestawiania danych przez innych. Ponadto szeregi czasowe są często krótkie.
Nick Cox,
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.