«forecasting» etiketlenmiş sorular

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

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 

Bir yan hobi olarak, zaman serilerini tahmin ediyorum (özellikle R kullanarak). Verilerim için, günde yaklaşık 4 yıl öncesine kadar her gün ziyaretim var. Bu verilerde bazı farklı modeller vardır: Pazartesi-Cum çok ziyaret (Pazartesi / Sal en yüksek), ancak Sat-Sun önemli ölçüde daha az ziyaret var. Yılın belirli zamanlarında düşüş (yani …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

Giriş Tahminler kombinasyonunda popüler çözümlerden biri, bazı bilgi kriterlerinin uygulanmasına dayanır. Örneğin , J modeli için tahmin edilen Akaike kriteri dikkate alındığında , AIC_j'nin AIC ^ * = \ min_j {AIC_j} ile arasındaki farklar hesaplanabilir ve daha sonra RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} olarak …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

Zaman serisi verilerinin analizine aşina değilim. Ancak, basit bir tahmin görevi olduğunu düşündüğüm şey var. Ortak bir üretim sürecinden yaklaşık beş yıllık verilerim var. Her yıl doğrusal olmayan bir bileşenle monoton olarak artan bir işlevi temsil eder. Her yıl için 40 haftalık bir döngü boyunca her hafta sayım var. Süreç …

9 time-series  forecasting 

Diğer tahmin ediciler / girdi değişkenleri ve otokorelasyon hataları açısından bir sonuç değişkeni için dolar tutarında bir zaman serisi regresyon tahmin modeli oluşturmaya çalışıyorum. Bu tür bir modele dinamik regresyon modeli de denir. Her bir öngörücü için aktarım işlevlerini nasıl tanımlayacağımı öğrenmem gerekiyor ve bunu yapmanın yolları hakkında sizden haber …

9 time-series  forecasting  dynamic-regression