«forecasting» etiketlenmiş sorular

Herhangi bir zaman serisini analiz edebilecek ve analiz edilen zaman serisi verileri için en iyi geleneksel / istatistiki tahmin yöntemini (ve parametrelerini) seçebilecek bir algoritma oluşturmak istiyorum. Böyle bir şey yapmak mümkün mü? Cevabınız evet ise, bana bu konuya nasıl yaklaşılacağı konusunda bazı ipuçları verebilir misiniz?

17 time-series  forecasting  python 

29 ünite için aşağıdaki 4 değişkeni tahmin etmem gerekiyor. Kabaca 2 yıllık geçmiş verilerim var, burada 1 ve 14 ve 27 aynı dönem (ya da yılın zamanı). Sonunda, bir Oaxaca-kör tarzı ayrışması yaptığım , ağ d , ağırlık c ve p .WWWw dwdwdw cwcwcppp time W wd wc p 1 …

17 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

Aylık zaman serisi verilerim var ve aykırı değerlerin tespiti ile tahmin yapmak istiyorum. Bu benim veri setimin bir örneğidir: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Aylık tahmin hesaplamasını otomatikleştirmek için R'de bir alogorithm üzerinde çalışıyorum. Diğerlerinin yanı sıra, tahmin hesaplamak için tahmin paketinden ets () işlevini kullanıyorum. Çok iyi çalışıyor. Ne yazık ki, bazı belirli zaman serileri için elde ettiğim sonuç tuhaf. Lütfen, kullandığım kodun altında bulabilirsiniz: train_ts<- ts(values, frequency=12) fit2<-ets(train_ts, model="ZZZ", damped=TRUE, alpha=NULL, beta=NULL, …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Sayfada yeniyim ve istatistiklerde oldukça yeniyim ve R, nehirlerde yağmur ve su akışı seviyesi arasındaki ilişkiyi bulmak amacıyla kolej için bir proje üzerinde çalışıyorum. Korelasyon kanıtlandıktan sonra bunu tahmin etmek / tahmin etmek istiyorum. Veri Ben içeren belirli nehirler için (her 5 dakikada alınmıştır) birkaç yıl veri kümesi vardır: Milimetre …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

Zaman serisi tahmininde orta düzeyde bir geçmişim var. Birkaç tahmin kitabına baktım ve hiçbirinde aşağıdaki soruları görmüyorum. İki sorum var: Belirli bir zaman dizisi varsa objektif olarak (istatistiksel test yoluyla) nasıl belirleyebilirim: Stokastik Mevsimsellik veya Deterministik Mevsimsellik Stokastik Trend veya Deterministik Trend Seriyi açıkça stokastik bir bileşene sahip olduğunda zaman …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

Bu uzun bir yazı, bu yüzden umarım bana katılabilirsin ve lütfen yanlış olduğum yerde beni düzeltin. Amacım 3 veya 4 haftalık geçmiş verilerine dayanarak günlük bir tahmin oluşturmak. Veriler, bir transformatör hattından birinin lokal yükünün 15 dakikalık verileridir. Mevsimsel bir ARIMA sürecinin model sırasını bulmakta sorun yaşıyorum. Elektrik talep süresi …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Sinir ağlarını zaman serisi tahmini için kullanmaya başlamak için bazı kaynaklara ihtiyacım var. Biraz kağıt uygulamaktan ve yöntemlerinin potansiyelini fazlasıyla ifade ettiklerini öğrenmekten çekiniyorum. Bu nedenle, yöntemlerle ilgili deneyiminiz varsa, daha da harika olacağını önerirsiniz.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

ACF ve PACF grafiklerinin görsel muayenesi ile bir zaman serisi için uygun tahmin modelini nasıl tahmin edersiniz? Hangisi (yani ACF veya PACF) AR'ye veya MA'ya söyler (ya da her ikisini birden yapar)? Grafiklerin hangi kısmı size mevsimsel bir ARIMA için mevsimsel ve mevsimsel olmayan kısmı anlatır? Aşağıda gösterilen ACF ve …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

R forecastpaketinden ve örneğin zoodüzensiz zaman serileri ve eksik değerlerin enterpolasyonu için paketten etkilendim . Benim uygulama çağrı merkezi trafik tahmini alanında, bu nedenle hafta sonları (neredeyse) her zaman eksik, hangi güzel tarafından ele alınabilir zoo. Ayrıca, bazı ayrık noktalar eksik olabilir, bunun için sadece R kullanıyorum NA. Mesele şu: …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Değerleri kesinlikle olumlu olan bir zaman dizisi üzerinde çalışıyorum . AR, MA, ARMA, vb.Dahil olmak üzere çeşitli modellerle çalışarak, kesinlikle olumlu tahminler elde etmenin kolay bir yolunu bulamadım. Tahminlerimi yapmak için R kullanıyorum ve bulabildiğim tek şey burada açıklanan olumlu bir parametreye sahip tahmin.hts {hts} idi : Hiyerarşik veya gruplandırılmış …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

ARIMA modelleme / Box Jenkins (BJ) parametrelerinin nasıl hesaplandığını anlamaya çalışıyorum. Maalesef karşılaştığım kitapların hiçbiri Log-Likelihood tahmin prosedürü gibi tahmin prosedürünü ayrıntılı olarak açıklamıyor. Web sitesi / öğretim materyali çok yararlı buldum . Yukarıda referansta bulunulan kaynaktan denklem aşağıdadır. L L ( θ ) = - n2günlük( 2 π) - …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

Yaklaşık 2 yıllık günlük veri noktaları içeren günlük satış serisi veri kullanıyorum. Bazı çevrimiçi derslere / örneklere dayanarak verilerdeki mevsimselliği belirlemeye çalıştım. Görünüşe göre haftalık, aylık ve muhtemelen yıllık periyodiklik / mevsimsellik var. Örneğin, özellikle hafta içinde birkaç gün süren ayın 1. ödeme gününde ödeme günleri vardır. Gözlemlere dikkat çekerek …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

MAD = Ortalama Mutlak Sapma MSE = Ortalama Kare Hata Ben MSE bazı istenmeyen nitelikleri rağmen kullanıldığını çeşitli yerlerden önerileri gördüğüm (örn http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , p8 üzerinde devletler hangi "O mad genel olarak inanılmaktadır MSE'den daha iyi bir ölçüttür. Bununla birlikte, matematiksel olarak MSE MAD'den daha uygundur. ") Bundan daha fazlası …

15 forecasting  error  mse  mae