Modelado de series temporales de datos circulares

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Estoy construyendo modelos ARIMA para algunos datos de viento / olas. Estoy construyendo un modelo separado para cada variable.

Dos de las variables que necesito modelar son la dirección de las olas y el viento. Los valores están en grados (0-360 °). ¿Es posible modelar este tipo de datos donde el intervalo de valores es circular? Si no, ¿qué clase de modelos es mejor para este tipo de datos?

time-series arima circular-statistics krsnik93
fuente
No veo por qué no. Quizás si publicas tus datos reales, puedo ver mejor. El término "intervalo de valores" es algo vago para mí.
IrishStat
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¿Ha considerado usar coordenadas cartesianas (es decir, coseno y seno del ángulo) para las direcciones?
whuber
Los datos van de 0 a 359 ° 59'59 '' (convertido a flotante) ... Cuando digo intervalo de valores, me refiero al rango de valores posibles, es continuo pero también circular ... Por ejemplo, cuando pronostico y los valores se acercan a 360, el intervalo de confianza supera los 360 ... El modelo no se da cuenta de que el intervalo debe ser circular, de modo que 359 ° 59'59 '' es el valor máximo posible y el siguiente es 0 de nuevo ... ¿No he probado las coordenadas cartesianas, eso requeriría un modelo VAR entonces (2 series, una para coseno y otra para valor seno)?
krsnik93
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¿Tiene más detalles sobre lo que está tratando de entender a través del modelado? Información adicional sobre la razón / propósito sería buena. Me imagino que modelar el cambio de dirección, por ejemplo, sería más fácil (por ejemplo, el cambio de grados podría dar como resultado un modelo cíclico o sinusoidal). Sus preguntas parecen estar insinuando si el modelo es lo suficientemente bueno, ¿eso lo determinará su experiencia técnica y su ajuste?
MarkR
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Hay algunos documentos sobre este tema, ahora mismo estoy viendo este: link.springer.com/article/10.1007/s10463-008-0207-z
krsnik93

Respuestas:

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¿Es la distribución von Mises un buen modelo para la dirección del viento? Tiene soporte para 0 a 2 \ pi (o -pi a + pi) https://www.statisticshowto.datasciencecentral.com/von-mises-distribution/

Si es así, hay ejemplos ( https://iris.unipa.it/retrieve/handle/10447/94147/118553/basile_et_al_icrera_2013.pdf ) que usan una distribución de von Mises con una serie de tiempo. Está conectado a un modelo oculto de Markov en lugar de ARIMA, pero creo que la clave es la distribución de von Mises (Tikhonov).

Paul Hewson
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