Можно ли провести анализ главных компонентов, если у меня есть восемь переменных, которые меняются во времени?
Итак, я понял, что мой вопрос не был хорошо написан. Итак, я собираюсь попробовать еще раз. Из видео и веб-сайтов я понял, что PCA обычно применяется для данных поперечного сечения. Тем не менее, некоторые люди говорят, что тип базы данных (временные ряды, данные панели или сечения) на самом деле не имеет значения.
См.: https://stats.stackexchange.com/questions/158281/can-pca-be-applied-for-time-series-data
А другие люди говорят, что я должен проверить стационарность (возможно, взять разницу во времени), и я не нахожу четкого ответа.
Позвольте мне объяснить подробнее:
В настоящее время у меня есть база данных, которая состоит из среднего значения 8 квартальных финансовых переменных (чистая передача, коэффициент ликвидности, EBITDA/ процентные расходы, капитальные затраты, финансовый директор / чистый долг, операционная маржа, цена / денежный поток) для каждого из моих 6 секторов (Финансы, промышленность....) с 1999 по 2009
Могу ли я использовать традиционную технику PCA? или анализ единственного спектра? или я должен проверить стационарность и применить тогда первую разницу во времени?