Durum uzayı zaman serisi analizinde hangi modelin daha iyi olduğunu nasıl kontrol edebilirim?

Durum uzayı yöntemleri ile zaman serisi veri analizi yapıyorum. Verilerimle, stokastik yerel seviye modeli deterministik modelden tamamen daha iyi performans gösterdi. Ancak deterministik seviye ve eğim modeli stokastik seviye ve stokastik / deterministik eğimden daha iyi sonuç verir. Bu normal bir şey mi? R'deki tüm yöntemler başlangıç değerleri gerektirir ve bir yerde okudum ve önce ARIMA modelini uydurup oradan durum alanı analizi için başlangıç değerleri olarak değer almanın bir yolu var; mümkün? ya da başka bir öneri? İtiraf etmeliyim ki, uzay analizi konusunda tamamen yeniyim.

time-series state-space-models

— Scortchi - Monica'yı eski durumuna döndürün
kaynak

Lütfen örnek veriniz. Şimdi asıl sorunun ne olduğu belli değil.

— mpiktas

Üstel düzleştirme durum uzay modeli mi demek istediniz? Hangi R paketlerini kullanıyorsunuz?

— Zach

modelleri karşılaştırmaya mı çalışıyorsunuz, yoksa bir model mi seçmek istiyorsunuz?

— naught101

İlk olarak, daha önce de belirtildiği gibi, asıl probleminizin ne olduğu açık değildir. A performansının B ve B'nin A'dan daha iyi sonuçlar verdiğini yazıyorsunuz. Bu kafa karıştırıcı. İkinci olarak, "tahmin" R paketinin bazı otomatik zaman serisi yöntemleri vardır. Bunlar şunları içerir: auto.arima (), ets (), tbats () ve bats ().

— güç

'Daha iyi performans' ve 'daha iyi sonuçlar verir' derken ne demek istediğinizi açıklayabilir misiniz?

— Glen_b-Monica'yı

İlk sorunuzu cevaplamak için. Evet, her şey mümkün. Olağan ya da olağandışı değil. Verilerin size doğru modelin ne olduğunu söylemesine izin vermelisiniz. Mümkünse modeli sezonluk, devir ve açıklayıcı regresörlerle daha da güçlendirmeyi deneyin.

Modelleri karşılaştırmak için sadece Akaike Bilgi Ölçütünü (AIC) karşılaştırmakla kalmamalı, aynı zamanda artıkların (düzensiz terim) normal, homoskedastik ve bağımsız olduğunu kontrol etmelisiniz (Ljung-Box testi). Tüm bu istenen özelliklere sahip bir model bulabilirsiniz. Bu tercih ettiğiniz model olmalıdır (tüm bu özelliklere sahip bir modelin en iyi AIC'ye sahip olması muhtemeldir).

Başlangıç değerleri, günlük olabilirlik işlevinin hangi maksimum noktasının bulunduğunu etkileyecek olsa da, modeliniz iyi tanımlanmışsa, çok fazla değişmemeli ve en iyi başlangıç değerlerine sahip en iyi model için açık bir aday olmalıdır. Matlab'da bu tür analizlerin çoğunu yapıyorum ve başlangıç değerlerini bulmanın en iyi yolunun sadece biraz oynamaktır. Sıkıcı olabilir ama sonunda iyi çalışır.

— JoeDanger
kaynak