«arima» etiketlenmiş sorular

Vikipedi sayfası Box-Jenkins zaman serisi ARIMA modeli uydurma bir yöntem olduğunu söylüyor. Şimdi, bir ARIMA modelini bir zaman serisine sığdırmak istersem, SAS'ı açacağım, arayacağım proc ARIMA, parametrelerini tedarik edeceğim ve SAS bana AR ve MA katsayıları verecek. Şimdi, p , d , q ve SAS'ın farklı kombinasyonlarını deneyebilirim , her …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

İstatistikler için oldukça yeniyim ve veri setim için ARIMA parametrelerini belirleme sürecini bilmek istiyorum. Aynı şeyi R ve teorik olarak (mümkünse) kullanarak anlamama yardımcı olabilir misiniz? Veriler, Jan-12 ile Mar-14 arasında değişir ve aylık satışları gösterir. İşte veri seti: 99 58 52 83 94 73 97 83 86 63 77 …

10 r  arima  box-jenkins 

Sinir ağlarını zaman serilerini tahmin etmek için kullanma hakkında biraz duydum. Zaman serilerimi tahmin etmek için hangi yöntemin (günlük perakende veriler) daha iyi olduğunu nasıl karşılaştırabilirim: auto.arima (x), ets (x) veya nnetar (x). Auto.arima'yı AIC veya BIC ile ets ile karşılaştırabilirim. Fakat onları sinir ağlarıyla nasıl karşılaştırabilirim? Örneğin: > dput(x) …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Aylardır kısa vadeli yük tahmini ve doğruluğu artırmak için iklim / hava durumu verilerinin kullanımı üzerinde çalışıyorum. Bir bilgisayar bilimi geçmişim var ve bu nedenle ARIMA modelleri gibi istatistik araçlarıyla çalışırken büyük hatalar ve haksız karşılaştırmalar yapmaya çalışmıyorum. Birkaç şey hakkındaki görüşünüzü bilmek istiyorum: Hava verilerinin tahmin üzerindeki etkisini araştırmak …

10 time-series  forecasting  arima 

Kalman filtresi hakkında okumaya başladığımda, bunun özel bir ARIMA modeli (yani ARIMA (0,1,1)) olduğunu düşündüm. Ama aslında durum daha karmaşık görünüyor. Her şeyden önce, ARIMA tahmin için kullanılabilir ve Kalman filtresi filtreleme içindir. Ama yakından ilişkili değiller mi? Soru: ARIMA ve Kalman filtresi arasındaki ilişki nedir? Biri diğerini mi kullanıyor? …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

Karşılaştığım sorun zaman serisi değerlerini tahmin etmektir. Bir seferde bir seferlik serilere bakıyorum ve örneğin giriş verilerinin% 15'ine dayanarak gelecekteki değerlerini tahmin etmek istiyorum. Şimdiye kadar iki modele rastladım: LSTM (uzun kısa süreli bellek; tekrarlayan sinir ağları sınıfı) ARİMA İkisini de denedim ve onlarla ilgili bazı makaleler okudum. Şimdi ikisini …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

Sadece ACF ve PACF grafiklerini doğru yorumladığımı kontrol etmek istiyorum: Veriler, gerçek veri noktaları ile bir AR (1) modeli kullanılarak oluşturulan tahminler arasında üretilen hatalara karşılık gelir. Buradaki cevaba baktım: ACF ve PACF denetimi ile ARMA katsayılarını tahmin etme Okuduktan sonra hatalar otomatik olarak ilişkilendirilmemiş gibi görünüyor ama sadece emin …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Statistics.stackexchange ile ilgili bu sorunun cevabını kontrol ettim: İstatistik geçmişi sağlayan iyi kaynaklar nelerdir? Gerçekten, Stigler kitabı "Tablodaki İstatistikler" mükemmel görünüyor ve bunu okumak için sabırsızlanıyorum. Ama daha çok modern ARIMA modellerinin geliştirilmesi ile ilgileniyorum. İkinci Dünya Savaşı çevresindeki topçu silahlarındaki rastgele yanlışlıkları tahmin etmeye çalışırken çok ilerleme kaydedildiğini duyduğumu …

10 time-series  references  arima  history 

Bu ortaya çıkmalı --- 0 ile 1 arasında sıkışmış olan şeylerin tahmini. Dizimde, bir otomatik regresyon bileşeninden ve aynı zamanda ortalama geri dönen bir bileşenden şüpheleniyorum, bu yüzden ARIMA gibi yorumlayabileceğim bir şey istiyorum - ancak gelecekte% 1000'e çıkmasını istemiyorum . Sonuçları 0 ile 1 arasında sınırlamak için lojistik regresyonda …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Son zamanlarda Time Series bilgimi tekrar topladım ve makine öğrenmesinin çoğunlukla yalnızca bir adım önde tahminler verdiğini fark ettim. Bir adım önde tahminlerle kastediyorum, örneğin saatlik verilerimiz varsa, sabah 11'den 11'e ve sabah 12'den 11'e tahmin etmek için verileri kullanın. Makine öğrenim yöntemleri bir adım önde tahminler üretebilir mi? H-ileriye …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Mevsimsel değil döngüsel olan bir zaman serisini modellemeye ve tahmin etmeye çalışıyorum (yani mevsime benzer desenler var, ancak sabit bir dönemle değil). Bu, Öngörme Kısım 8.5'te belirtildiği gibi bir ARIMA modeli kullanılarak mümkün olmalıdır : ilkeler ve uygulama : Veriler döngü gösteriyorsa , değeri önemlidir. Döngüsel tahminler elde etmek için, …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

1993'ten 2015'e kadar aylık verilerim var ve bu verilerle ilgili tahmin yapmak istiyorum. Aykırı değerleri tespit etmek için tsoutliers paketini kullandım, ancak veri setimle nasıl tahmin etmeye devam ettiğimi bilmiyorum. Bu benim kodum: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Bu benim tsoutliers paketinden çıktı ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] Coefficients: sma1 LS46 LS51 LS61 TC133 LS181 AO183 AO184 …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers