在开发通用时间序列软件时，让它规模不变是个好主意吗？如何做到这一点？
我取了一个大约 40 个点的时间序列，然后乘以从 10E-9 到 10E3 的因子，然后运行 Forecast Pro 和 Minitab 的 ARIMA 函数。在 Forecast Pro 中，所有结果都相同（自动建模），而在 Minitab 中，结果并非如此。不确定 Forecast Pro 做了什么，但他们可能只是在运行模型之前将所有数字放大或缩小到一定比例（比如 100 秒）。总的来说这是个好主意吗？
时间序列的尺度不变分析
机器算法验证
时间序列
尺度不变性
2022-03-14 20:30:50
1个回答
如果软件在优化中计算平方误差的总和（大多数都会），那么由于浮点数的存储方式，您可能会遇到非常大或非常小的数字的麻烦。这同样适用于任何统计建模，而不仅仅是时间序列分析。避免该问题的一种方法是在运行模型之前缩放数据，然后重新缩放结果。对于大多数时间序列模型，包括所有线性模型，这将起作用。然而，一些非线性模型不会缩放。
当我分析数据时，我通常会自己缩放数据，不仅是为了防止可能出现的优化问题，也是为了使图形和表格更易于阅读。
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