«forecasting» etiketlenmiş sorular

Test odaklı geliştirme programlıyorum ve yapıyorum. Kodumda bir değişiklik yaptıktan sonra testlerimi yapıyorum. Bazen başarılı olurlar, bazen başarısız olurlar. Bir testi çalıştırmadan önce, testin başarılı olacağına inandığım için 0,01 ile 0,99 arasında bir sayı yazıyorum. Testimin başarılı olup olmayacağını tahmin etmede gelişip iyileşmediğimi bilmek istiyorum. Testin Pazartesi günleri veya Cuma …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

Bir ARMA modelini durum-uzay-modeli olarak ifade etmenin ve Kalman filtresi kullanarak tahmin yapmanın avantajları nelerdir? Bu yöntem, örneğin python-istatistik modellerinin SARIMAX uygulamasında kullanılır: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Tahmincileri karşılaştığı önemli konulardan biri verilen seri halinde olabilir tahmin ya da değil? Belirli bir zaman serisini belirlemek için göreli bir ölçü olarak Yaklaşık Entropi'yi (ApEn) kullanan Peter Catt tarafından " Öngörülebilirliğin Öncelik Göstergesi Olarak Entropi " başlıklı bir makaleye rastladım . Makale diyor ki, "Daha küçük ApEn değerleri, bir …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

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 

Olasılık yoğunluğu fonksiyonlarının zaman serilerini tahmin etme konusunda biraz araştırma yapıyorum. Tarihsel olarak gözlemlenen (genellikle tahmin edilen) bir PDF'yi öngörmeyi hedefliyoruz. Geliştirdiğimiz tahmin yöntemi, simülasyon çalışmalarında oldukça iyi bir performans sergiliyor. Ancak, yöntemimizi daha fazla açıklamak için gerçek uygulamalardan sayısal bir örneğe ihtiyacım var. Peki, PDF'lerin bir zaman dizisinin toplandığı …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

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 

Deneysel sezginin haftalık bir mevsimsellik beklemem gerektiğini söylediği bir veri setim var (yani, cumartesi ve pazardaki davranış haftanın geri kalanından farklıdır). Bu önermenin doğru olması gerekir mi, otokorelasyon grafiği bana 7'nin kat katlarında patlama yapmamalı mı? Verilerin bir örneği: data = TemporalData[{{{2012, 09, 28}, 19160768}, {{2012, 09, 19}, 19607936}, {{2012, …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

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 

Otomattaki ürünlerin satışını tahmin etmeye çalışıyorum. Sorun, makinenin düzensiz aralıklarla doldurulması ve her dolumda, makinenin son dolumundan bu yana toplu satışları kaydedebilmemizdir (yani günlük satış verilerine sahip değiliz). Temelde, düzensiz aralıklarla toplu satışlar için verilerimiz var. Aralıklar genellikle 2 gün ile 3 hafta arasındadır. Bir satış makinesi ve bir ürün …

10 time-series  forecasting 

Sözde basit ama ilginç bir sorun olduğunu düşünerek, önceki alımlarımın tam geçmişi göz önüne alındığında, yakın gelecekte ihtiyaç duyacağım sarf malzemesini tahmin etmek için bazı kodlar yazmak istiyorum. Eminim bu tür bir problem daha genel ve iyi çalışılmış bir tanımlamaya sahiptir (birisi bunun ERP sistemlerindeki ve benzeri bazı kavramlarla ilişkili …

10 time-series  machine-learning  forecasting 

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 

Ortalama Kareli Tahmin Hatasını en aza indirerek bir zaman serisi verisinin öngörülen ve geriye dönük (yani, tahmin edilen geçmiş değerleri) bir zaman serisine birleştirmek istiyorum. Ben 2001-2007 verileri kullanılarak 2007 tahmini mümkün olmuştur 2007 yılı için bir boşluk ile 2001-2010 arası zaman serileri olduğunu varsayalım - (kırmızı çizgi denir YfYfY_f …

10 r  time-series  forecasting  data-imputation 

Bu soru kulağa çok geniş gelebilir, ama işte aradığım şey bu. Ekonometrik yöntemlerle ilgili çok sayıda mükemmel kitap ve ekonometrik tekniklerle ilgili pek çok mükemmel açıklayıcı makale olduğunu biliyorum. Bu Çapraz Doğrulanmış soruda açıklandığı gibi ekonometrinin mükemmel tekrarlanabilir örnekleri bile vardır . Aslında bu sorudaki örnekler aradığım şeye çok yakın …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Benden zaman serileri hakkında başka bir soru. Üç yıl boyunca bir psikiyatri hastanesinde şiddet olaylarının günlük kayıtlarını veren bir veri setim var. Önceki sorumun yardımıyla bununla uğraşıyorum ve şimdi biraz daha mutluyum. Şu an sahip olduğum şey, günlük serilerin çok gürültülü olması. Çılgınca, yukarı ve aşağı, zaman zaman 0'dan 20'ye …

10 time-series  forecasting 

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