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시계열의 변화가 통계적으로 유의한지 결정 하락이 있었지만 회복되지 않은

나는 매주 총 전화를 받았으며 거의 ​​3 년 전으로 차트에 표시했다.

눈에는 크리스마스에 비해 큰 폭의 하락이 있었지만 회복되지 않은 것으로 보이며 요청이 단계적으로 변경된 것으로 보입니다.

이 차이를 정량화 할 수있는 테스트가 있습니까?

건배



답변

PyMC의 자습서에서 매우 유사한 예가 사용됩니다. 일일 요청 량이 일정 시점 (정확히 크리스마스 일 수 있음)까지 일정하다고 가정하고 그 이후에도 일정을 유지 한 경우 http : //pymc.googlecode 와 같이 숫자 만 대체하면됩니다 . com / svn / doc / tutorial.html

이것이 베이지안 접근 방식이므로 (쉽게) p 값을 얻지 못합니다. 그러나 스텝 다운의 크기와 신뢰할 수있는 간격 (이것은 신뢰 간격과 유사한 베이지안 간격)도 똑같이 유용 할 수 있습니다.


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