İkili zaman serilerini tahmin etme

12

Araba hareket etmiyorken 1, araba hareket ettiğinde 0 olan bir ikili zaman serim var. 36 saat ileri ve her saat için bir zaman ufku tahmin etmek istiyorum.

İlk yaklaşımım şu girişleri kullanarak bir Naive Bayes kullanmaktı: t-24 (günlük mevsimsel), t-48 (haftalık mevsimsel), günün saati. Ancak, sonuçlar çok iyi değil.

Bu sorun için hangi makaleleri veya yazılımları önerirsiniz?

r time-series forecasting binary-data

— Ricardo Bessa
kaynak

bu yardımcı olmadığını görmek math.bme.hu/~morvai/publications/papers/... iyi günler

— Mithun Ashok

Gizli bir markov modelini düşündünüz mü?

— Ram Ahluwalia

Cevaplar için teşekkürler. Ancak bazı uygulamalarda zaten mevcut olan bir yazılım paketi var mı? R'de arama yaptım, ancak sadece VLMC paketini buldum. Teşekkürler, Ricardo Bessa

Ricardo, sorunuzu cevap olarak eklemek yerine bu ek bilgilerle düzenlemelisiniz. Teşekkürler ve siteye hoş geldiniz!

— Aaron Stack Overflow'dan ayrıldı

Verilerinizde gerçekten iki tür 1 var mı? Yani, 1 araç hareket ediyor olabilir ama 1'e karşı değil, arabanızın şu anda gerçekten hareket edemeyeceği anlamına geliyor. Buna tek enflasyon denir (genellikle sıfır enflasyon). Öyleyse, aracın ne zaman hareket edebileceğini veya ne zaman hareket edebileceğini, ne zaman hareket edemeyeceğini modellemeniz gerekir.

— Wayne

6

Genelleştirilmiş ARMA (GLARMA) modellerini kullanabilirsiniz. Bakınız, örneğin, Kedem ve Fokianos (2002), Zaman Serisi Analizi için Regresyon Modelleri.

Ayrıca bakınız R paketi glarması (CRAN'da)

— hbaghishani
kaynak

Bu cevabın indirgenmemiş olması gerekir.

— usεr11852

3

R paketi bsts , Bayesian yapısal zaman serisi modellerini ikili hedeflerle ayarlayarak tahmin etmenizi sağlar family = 'logit'. Bununla birlikte, bu modellerin genellikle Gauss verilerinden (örn niter = 10000.) Daha uzun çalışma gerektirdiğini unutmayın .

— ulfelder
kaynak

2

Lojistik regresyonun bazı gecikme süreleriyle (günlük, haftalık) prediktör olarak kullanılmasına ne dersiniz? (çoğu istatistiksel yazılım paketinde lojistik regresyon vardır). Biraz karanlıkta çekim yapıyor - verileri veya bir çizimi paylaşabilir misiniz?

— Galit Shmueli
kaynak

2

Gizli markov modeli, Naive Bayes'in sıralı versiyonudur. Saf bölmelerde, birkaç olası değere sahip bir etiketiniz (sizin durumunuz 0/1) ve bir dizi özelliğiniz vardır. Y değeri p (özellikler | etiket) * p (etiket) modellenerek seçilir.

Gizli bir markov modelinde, p (etiket | önceki etiket) ve P (özellikler | etiket) modelleme ile bir etiket dizisi tahmin edilir.

— Alex Lamb
kaynak