如何为多个短时间序列样本建模？
例如，假设我每个月都有一个新主题，我每个月都会测量每个主题。然后我想对这些独立时间序列的多个字符串进行建模，因为我假设有一个适用于所有12个主题的基础模式。但是，n为30的时间序列太短而无法建模，那么有没有办法将这12个时间序列组合在一起进行并行分析？
我认为处理这个问题的方法与处理具有未知长度的多个中断的时间序列的方式类似。不幸的是，我不知道如何处理这种类型的数据结构。
关于从哪里开始的任何想法？我应该研究什么术语？
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好。取决于您感兴趣的内容。如果我们知道您拥有的数据类型以及您尝试分析的内容，那么会更容易。
尝试回答你的问题：如果你认为某些基础结构对于6个主题是同质的，而另一半是不同的，那么你可以只汇集这两个数据集并做某种群体均值分析。如果您对12个月内的时间变化感兴趣，那么您需要假设每个主题在您测量的任何变量中都是同质的。
通常情况下，例如经济学中的时间序列，你所描述的被称为＆＃34;被审查的＆＃34;或＆＃34;截断数据＆＃34;。
如果我们想衡量一个国家每个人的收入，我们通过检查电子薪水或其他事情来做到这一点。但有些人在每个尾巴的末尾，可能没有明显的收入。穷人可能会以其他方式赚取收入，富人可能想隐瞒他们的部分收入。这是审查数据，任何高级时间序列统计书都会有相关内容。
截断的数据类似。再想想收入。如果我们截断每个制作＆lt;的人每年10,000美元，然后这将＆＃34;切断结束＆＃34;你的发行。对此也有补救措施。再次查看高级时间序列书。
希望这有点帮助。