الكشف عن الموسمية في السلاسل الزمنية باستخدام SPSS

تؤدي تحليلات بيانات السلاسل الزمنية دوراً رئيسياً في مجالات مختلفة مثل المالية وعلوم المناخ والاقتصاد، حيث يكون فهم الأنماط والاتجاهات عبر الزمن ضروريا. واحد من الأنماط الشائعة التي يسعى علماء البيانات إلى الكشف عنها هو الموسمية، وهي تشير إلى الأنماط أو التقلبات المتكررة في سلسلة زمنية تتبع دورة زمنية محددة، مثل يومية أو شهرية أو سنوية. يعتبر الكشف عن الموسمية أمرا أساسيا لاتخاذ قرارات وتوقعات مستنيرة. سيتم استخدام اختبار Kruskal–Wallis، وهو طريقة إحصائية غير معلمية قوية للكشف عن الموسمية في بيانات السلاسل الزمنية.
نظهر الموسمية كأنماط متكررة داخل سلسلة زمنية مرتبطة بفترات زمنية محددة. ويمكن أن تكون هذه الأنماط ناجمة عن عوامل مختلفة، مثل الطقس أو العطلات أو سلوك المستهلكين. يمكن أن يساعد تحديد الموسمية علماء البيانات في الكشف عن الاتجاهات الكامنة وإجراء توقعات أكثر دقة.
من الطرق الشائعة للكشف عن الموسمية الفحص البصري للبيانات وتحليل الارتباط الذاتي وتقنيات التحلل الموسمي للسلاسل الزمنية (STL). وعلى الرغم من أن هذه الطرق يمكن أن تكون فعالة، فإن اختبار Kruskal–Wallis يوفر طريقة إحصائية قوية لتأكيد وجود الموسمية.
اختبار Kruskal–Wallis هو اختبار إحصائي غير معلمي يستخدم لتحديد ما إذا كانت هناك فروق إحصائية معنوية بين ثلاث مجموعات أو أكثر في مجموعة بيانات. في سياق بيانات السلاسل الزمنية، يمكن التفكير في المجموعات على أنها تمثل فترات زمنية مختلفة داخل السلسلة. يعمل الاختبار عن طريق مقارنة رتب نقاط البيانات عبر هذه الفترات.
هذه هي الخطوات الرئيسية لإجراء اختبار Kruskal–Wallis للكشف عن الموسمية:
1- تحضير البيانات: ننظم بيانات السلاسل الزمنية إلى مجموعات تتوافق مع الفترات الزمنية التي نريد مقارنتها. على سبيل المثال، في حال الشك في وجود دورية شهرية، فنقسم البيانات إلى 12 مجموعة، واحدة لكل شهر.
2- الترتيب: نرتب البيانات داخل كل مجموعة. نسند رتبة 1 لأصغر قيمة، و2 للثانية أصغر، وهكذا. يتم التعامل مع التعادلات عن طريق تعيين المتوسط للقيم المتعادلة. حساب إحصاء الاختبار: نحسب إحصاء اختبار Kruskal–Wallis، H، وهو يقيس التباين بين المجموعات. يتبع هذا الإحصاء توزيع كاي مربع.
3- تحديد الدلالة: نقيم دلالة H باستخدام جدول توزيع كاي مربع أو برنامج إحصائي. إذا كان H معنويا، فهذا يشير إلى وجود فروق بين المجموعات، مما يدل على وجود موسمية.
يوفر اختبار Kruskal–Wallis دليلا على الموسمية إذا كانت القيمة الحرجة المرتبطة بإحصاء الاختبار أقل من مستوى دلالة مختار (مثل 0.05). تشير قيمة حرجة منخفضة إلى وجود فروق معنوية بين المجموعات، مما يدعم وجود الموسمية.
يعتبر الكشف عن الموسمية في بيانات السلاسل الزمنية أمرا ضروريا لاتخاذ قرارات وتوقعات مستنيرة في مجالات مختلفة. يعتبر اختبار Kruskal–Wallis أداة قيمة لتأكيد وجود الموسمية عندما يكون الفحص البصري أو غيره من الطرق غير حاسمة. من خلال مقارنة البيانات المرتبة عبر فترات زمنية مختلفة، يوفر هذا الاختبار غير المعلمي دليلا إحصائيا على الموسمية، مما يساعد المحللين في الكشف عن الأنماط والاتجاهات المخفية في بيانات السلاسل الزمنية. عند الجمع بين اختبار Kruskal–Wallis مع تقنيات أخرى لتحليل السلاسل الزمنية، يمكن أن يكون اختبار Kruskal–Wallis أداة قوية لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
يوضح الفيديو المرفق طريقة التطبيق باستخدام الحزمة الإحصائية SPSS: