«forecasting» etiketlenmiş sorular

Şu anda bir zaman serisi verisi (aylık veri) tahmini yapmak için bir proje üzerinde çalışıyorum. Tahmin yapmak için R kullanıyorum. 1 bağımlı değişken (y) ve 3 bağımsız değişkenim var (x1, x2, x3). Y değişkeninin 73 gözlemi vardır, diğer 3 değişken de öyle (alos 73). Ocak 2009'dan Ocak 2015'e kadar. Korelasyonları …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Otomatik Alaka Tespiti (ARD) ve Ridge regresyon gibi Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerin kullanılmasında, Box-Jenkins (ARIMA) gibi Zaman serisi modellerine veya öngörme için Üstel yumuşatma gibi farklar nelerdir? GLM'nin ne zaman ve ne zaman Time Serisinin kullanılacağına dair genel kurallar var mı?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

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 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Hastie ve diğ. "İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları" (2009) , ve veri oluşturma işlemini olarak değerlendirmektedir .Y= f( X) + εY=f(X)+ε Y = f(X) + \varepsilon E (ε)=0E(ε)=0\mathbb{E}(\varepsilon)=0Var ( ε ) =σ2εVar(ε)=σε2\text{Var}(\varepsilon)=\sigma^2_{\varepsilon} noktasındaki (s. 223, formül 7.9) beklenen kare tahmini hatasının aşağıdaki sapma varyans ayrışmasını sunarlar : benim Kendi işim belirtmiyorum ancak …

9 variance  forecasting  prediction  terminology  bias 

Aşağıdaki biçime sahip bir veri kümem var. İkili sonuç kanseri var / kanser yok. Veri setindeki her doktor her hastayı gördü ve hastanın kanser olup olmadığı konusunda bağımsız bir karar verdi. Doktorlar daha sonra teşhislerinin doğru olduğuna dair güven seviyelerini 5 üzerinden verir ve güven seviyesi parantez içinde gösterilir. Bu …

9 forecasting  binary-data  psychometrics 

Finansal zaman serisi verilerini modellemek için python'un istatistik modellerini VAR kitaplığını kullanıyorum ve bazı sonuçlar beni şaşırttı. VAR modellerinin zaman serisi verilerinin durağan olduğunu varsaydığını biliyorum. Yanlışlıkla iki farklı menkul kıymet için sabit olmayan bir dizi log fiyatına uyuyorum ve şaşırtıcı bir şekilde takılan değerler ve örnek içi tahminler nispeten …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

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 

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 

Zaman serisi verilerini tahmin etmek için STL (R uygulaması) kullanıyoruz. Her gün günlük tahminler yapıyoruz. Tahmin değerlerini gerçek değerlerle karşılaştırmak ve ortalama sapmayı belirlemek istiyoruz. Örneğin, yarın için tahmin çalıştırdık ve tahmin puanları aldık, bu tahmin puanlarını yarın elde edeceğimiz gerçek verilerle karşılaştırmak istiyoruz. Tahmin değerlerinin ve gerçek verilerin çoğu …

9 time-series  forecasting  accuracy 

Bir ürünün toplam satışını tahmin etmek için bir model geliştirmeye çalışıyorum. Yaklaşık bir buçuk yıllık rezervasyon verilerim var, bu yüzden standart bir zaman serisi analizi yapabilirim. Ancak, kapalı ya da kayıp olan her 'fırsat' (potansiyel satış) hakkında da çok fazla veri var. 'Fırsatlar' bir boru hattının kapanana veya kaybedilene kadar …

9 predictive-models  forecasting  econometrics 

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 

Ben acemiyim R, ses tahmini R tahmin paketinde nasıl kullanılacağını açıklar mısınız? İlk dönem sayısını ve düzeltme sabitini seçmek istiyorum. d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) 70 dönemim var, başlangıç ​​için 40 Dönem ve örneklem dışı için 30 Dönem kullanmak istiyorum. ses(d, h=30, level=c(80,95), fan=FALSE,initial=c("simple"), alpha=.1) Doğru mu?

9 r  time-series  forecasting