«forecasting» etiketlenmiş sorular

Bir zaman serisi ayarında model seçimi ile ilgileniyorum. Somutluk için, farklı gecikme sıralarına sahip bir ARMA model havuzundan bir ARMA modelini seçmek istediğimi varsayalım. Nihai amaç tahmin etmek . Model seçimi yapılabilir çapraz doğrulama, bilgi kriterlerinin kullanılması (AIC, BIC), diğer yöntemlerin yanı sıra. Rob J. Hyndman, zaman serileri için çapraz …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

Çift mevsimsel bileşenler içeren bir zaman serisine sahibim ve diziyi aşağıdaki zaman serisi bileşenlerine (trend, mevsimsel bileşen 1, mevsimsel bileşen 2 ve düzensiz bileşen) ayrıştırmak istiyorum. Bildiğim kadarıyla, R'deki bir dizinin ayrıştırılması için STL prosedürü yalnızca bir mevsimsel bileşene izin veriyor, bu yüzden diziyi iki kez ayrıştırmaya çalıştım. İlk olarak, …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Ortalama mutlak ölçekli hata (MASE), Koehler ve Hyndman (2006) tarafından önerilen tahmin doğruluğunun bir ölçüsüdür . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} burada gerçek durumunu ürettiği ortalama mutlak hatadır; ise MAE_ {in örnek, \, naif} (bir örneğin herhangi bir değiştirme durumu entegre saf bir tahmini ürettiği ortalama mutlak hata I (1) zaman serileri), …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitli çünkü soru konu dışı, ancak tarihsel öneme sahip. Şu anda yeni cevaplar veya etkileşimler kabul etmiyor. R: 'de doğrusal bir model yarattım mod = lm(train_y ~ train_x). X'in bir listesini iletmek ve öngörülen / tahmin edilen / tahmin edilen Y'yi almak istiyorum. Baktım …

21 r  forecasting  linear-model 

Bir süre beni rahatsız eden bir soru, nasıl ele alınacağını bilmiyorum: Her gün hava durumu görevlim yüzde bir yağmur şansı veriyor (diyelim ki 9000 basamağa hesaplandığını varsayalım ve asla bir sayıyı tekrarlamamış). Sonraki her gün yağmur yağar veya yağmur yağmaz. Yıllarca verim var - yağmur ya da değil vs pct …

20 hypothesis-testing  forecasting 

Rob J Hyndman ve George Athanasopoulos tarafından hazırlanan Tahmin: İlkeler ve Uygulama ders kitabından , özellikle doğruluk ölçümü ile ilgili bölüm : MAE'yi en aza indiren bir tahmin yöntemi, medyanın tahminlerine yol açarken, RMSE'yi en aza indirmek, ortalamanın tahminlerine yol açacaktır. Birisi MAE'yi en aza indirmenin neden ortalama değil medyanın …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Kız arkadaşım yakın zamanda büyük bir bankada satış ve ticaret yapan bir iş buldu. Yeni işinden dolayı, ay sonunda stokların yukarı veya aşağı olup olmadığını tahmin edebileceğine inanıyor (% 80 doğrulukla bile yapabileceğine inanıyor!) Ben çok şüpheci. Bir dizi hisse seçeceği bir deney yapmayı kabul ettik ve önceden belirlenmiş bir …

19 probability  forecasting  finance 

İlk olarak, sonuçların olasılığını verir. Örneğin ABD seçimleri için tahminleri şu anda% 82 Clinton vs% 18 Trump. Şimdi, Trump kazansa bile, kazanması gereken zamanın sadece% 18'i olmadığını nasıl bilebilirim? Diğer sorun ise olasılıklarının zaman içinde değişmesidir. 31 Temmuz'da Trump ve Clinton arasında neredeyse 50-50 idi. Sorum şu, aynı sonuca sahip …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Birisi bana bir zaman serisinde DLM Kalman filtrelemenin R'de nasıl kullanılacağına dair bir örnek verebilir. Diyelim ki bu değerlerim var (yıllık mevsimsellik olan üç aylık değerler); sonraki değerleri tahmin etmek için DLM'yi nasıl kullanırsınız? Ve BTW, yeterli geçmiş verilerim var mı (minimum nedir)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 2009Q3 131 …

19 r  time-series  forecasting 

Bir varlığın fiyatını tahmin etmek için bir VAR modeli oluşturuyorum ve yöntemimin istatistiksel olarak sağlam olup olmadığını, dahil ettiğim testlerin alakalı olup olmadığını ve girdi değişkenlerime dayanarak güvenilir bir tahmin sağlamak için daha fazlasının gerekip gerekmediğini bilmek istiyorum. Granger nedenselliğini kontrol etmek ve seçilen VAR modelini tahmin etmek için şu …

19 r  forecasting  modeling  var 

Galit Shmueli'nin "Açıklamak ya da Tahmin Etmek" (2010) bölümünü okuduktan sonra bariz bir çelişkiyle şaşkınım . Üç bina var, AIC - BIC tabanlı model seçimine karşı (s. 300 sonu - s. 301 başlangıcı): basitçe söylemek gerekirse, tahmin için amaçlanan bir model seçmek için AIC, açıklama için bir model seçmek için …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Zaman serisi verilerim var ve verilere uyacak model olarak kullandım. (I nadir bir olay görünce) (bir nadir bir olay bkz olmadığında) ya da 1 0 ya da bir gösterge rastgele değişkendir. için sahip olduğum önceki gözlemlere dayanarak, Değişken Uzunluk Markov Zinciri metodolojisini kullanarak için bir model geliştirebilirim . Bu , …

18 time-series  forecasting  simulation 

"Örnek içi" ve "örnek dışı" tahmini arasındaki farkın tam olarak ne olduğunu anlamıyorum? Örnek içi bir tahmin , tahmin süresi dışındaki değerleri tahmin etmek için mevcut verilerin bir alt kümesini kullanır . Bunun yerine örnek tahmininin tümü mevcut tüm verileri kullanıyor Bunlar doğru mu? Aşağıdaki tanım çok doğru mu? Bir …

18 forecasting 

Bu sitede, p-değerlerine dayalı, AIC, BIC vb. Bu prosedürlerin neden değişkenlerin seçimi için genel olarak oldukça zayıf olduğunu anlıyorum. gung'un buradaki muhtemelen ünlü gönderisi nedenini açıkça göstermektedir; sonuçta, sadece veri taraması olan hipotezi ortaya koyduğumuz aynı veri kümesinde bir hipotezi doğrularız. Ayrıca, p-değerleri, çarpıklık ve uç değerler gibi büyük ölçüde …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Bir virüs dolaşımı (2002'de ABD'de West Nile Virus gibi) veya insanların direncinin azalması veya yiyecek veya su kontaminasyonu veya sayısındaki artış nedeniyle salgınlar sırasında (sayılarda ani artış) meydana gelen vaka ve ölüm sayısında bir artış meydana gelir. sivrisinekler. Bu salgınlar her 1 ila 5 yılda bir ortaya çıkabilecek aykırı değerler …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers