{"id":1374,"date":"2023-07-26T15:53:39","date_gmt":"2023-07-26T15:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-di-tendenza\/"},"modified":"2023-07-26T15:53:39","modified_gmt":"2023-07-26T15:53:39","slug":"dati-di-tendenza","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/dati-di-tendenza\/","title":{"rendered":"Come individuare il trend dei dati: con esempi"},"content":{"rendered":"

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\u201cDetendere\u201d i dati delle serie temporali significa rimuovere una tendenza sottostante nei dati. Il motivo principale per cui vogliamo farlo \u00e8 visualizzare pi\u00f9 facilmente le tendenze sottostanti nei dati stagionali o ciclici.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, considera i seguenti dati della serie temporale che rappresentano le vendite totali di un’azienda per 20 periodi consecutivi:<\/span> <\/p>\n

\"Espandi<\/p>\n

Ovviamente, le vendite tendono ad aumentare nel tempo, ma sembra esserci anche un andamento ciclico o stagionale nei dati, come evidenziato dalle minuscole “colline” che si verificano nel tempo.<\/span><\/p>\n

Per avere una visione migliore di questa tendenza ciclica, possiamo sgonfiare i dati. In questo caso, ci\u00f2 comporterebbe la rimozione della tendenza complessiva al rialzo nel tempo in modo che i dati risultanti rappresentino solo la tendenza ciclica.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Esistono due metodi comuni utilizzati per deflazionare i dati delle serie temporali:<\/span><\/p>\n

1. Tendenza per differenziazione<\/strong><\/span><\/p>\n

2. Degrado dovuto all’adattamento del modello<\/strong><\/span><\/p>\n

Questo tutorial fornisce una breve spiegazione di ciascun metodo.<\/span><\/p>\n

Metodo 1: Rilassamento per differenziazione<\/strong><\/span><\/h2>\n

Un modo per eliminare il trend dei dati delle serie temporali \u00e8 semplicemente creare un nuovo set di dati in cui ciascuna osservazione rappresenta la differenza tra se stessa e l’osservazione precedente.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, l’immagine seguente mostra come utilizzare la differenziazione per eliminare la tendenza di una serie di dati.<\/span><\/p>\n

Per ottenere il primo valore dei dati della serie temporale senza trend, calcoliamo 13 \u2013 8 = 5. Quindi, per ottenere il valore successivo, calcoliamo 18-13 = 5 e cos\u00ec via.<\/span> <\/p>\n

\"Espandi<\/p>\n

Il grafico seguente mostra i dati della serie temporale originale:<\/span> <\/p>\n

\"Espandi<\/p>\n

E questo grafico mostra i dati senza tendenza:<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Nota quanto \u00e8 pi\u00f9 semplice vedere la tendenza stagionale nei dati delle serie temporali in questo grafico perch\u00e9 la tendenza generale al rialzo \u00e8 stata rimossa.<\/span><\/p>\n

Metodo 2: Degrado mediante adattamento del modello<\/strong><\/span><\/h2>\n

Un altro modo per eliminare il trend dei dati delle serie temporali \u00e8 adattare un modello di regressione ai dati e quindi calcolare la differenza tra i valori osservati e i valori previsti dal modello.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, supponiamo di avere lo stesso set di dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Se adattiamo ai dati un semplice modello di regressione lineare<\/a> , possiamo ottenere un valore previsto per ciascuna osservazione<\/a> nel set di dati.<\/span><\/p>\n

Possiamo quindi trovare la differenza tra il valore effettivo e il valore previsto per ciascuna osservazione. Queste differenze rappresentano dati detrend.<\/span> <\/p>\n

\"Dati<\/p>\n

Se creiamo un grafico dei dati senza trend, possiamo visualizzare molto pi\u00f9 facilmente l\u2019andamento stagionale o ciclico dei dati:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Tieni presente che in questo esempio abbiamo utilizzato la regressione lineare, ma \u00e8 possibile utilizzare un metodo pi\u00f9 complesso come la regressione esponenziale<\/a> se nei dati \u00e8 presente una tendenza pi\u00f9 esponenziale al rialzo o al ribasso.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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