«arima» etiketlenmiş sorular

Promosyon modelleme amaçları için dışsal değişkenlerle zenginleştirilmiş ARIMA modellemesi ile meşgulüm ve iş kullanıcılarına açıklamakta zorlanıyorum. Bazı durumlarda yazılım paketleri basit bir aktarım işlevi ile sonuçlanır, yani parametre * Ekzojen Değişken. Bu durumda yorum kolaydır, yani tanıtım faaliyeti X (eksojen ikili değişken tarafından temsil edilir) bağımlı değişkeni (örneğin talep) Y …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

ARIMA modelleri ile öngörüye adım attığım için, ARIMA'nın mevsimsellik ve sapmaya uygun bir tahminini nasıl geliştirebileceğimi anlamaya çalışıyorum. Verilerim aşağıdaki zaman serisidir (3 yıldan fazla, açık eğilim yukarı ve görünür mevsimsellik ile, 12, 24, 36 gecikmelerde otokorelasyon tarafından desteklenmiyor gibi görünüyor). > bal2sum3years.ts Jan Feb Mar Apr May Jun Jul …

9 r  time-series  forecasting  arima  seasonality 

Sabit varyans varsayımı ihlal edildiğinde ARIMA modeline sığamayacağımız için, tek değişkenli zaman serilerine uymak için hangi model kullanılabilir?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

ARIMA (5,1,2) modelini auto.arima()R işlevini kullanarak taktım ve siparişe bakarak bunun tahmin edilmesi için en iyi model olmadığını söyleyebiliriz. Veri serilerinde aykırı değerler varsa, bu tür verilere bir model sığdırmanın yöntemi nedir?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Verilerim, istihdam edilen nüfusun zaman dizisi, L ve zaman aralığı, yıl. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 BIC=-193.79 In-sample error …

9 r  regression  arima