Pytania otagowane jako arima

Odnosi się do modelu zintegrowanej średniej ruchomej AutoRegressive stosowanego w modelowaniu szeregów czasowych zarówno do opisu danych, jak i prognozowania. Ten model uogólnia model ARMA, włączając termin różnicowania, który jest przydatny do usuwania trendów i obsługi niektórych rodzajów niestacjonarności.

1
Jak uwzględnić wpływ prognozowanych świąt
Mam dość przewidywalne dzienne szeregi czasowe z tygodniową sezonowością. Jestem w stanie wymyślić prognozy, które wydają się dość dokładne (potwierdzone przez krzyżową weryfikację), gdy nie ma wakacji. Jednak gdy są święta, mam następujące problemy: W mojej prognozie dostaję niezerowe liczby świąt, mimo że wszystkie historyczne święta mają wartość 0. To …
4
Czy w stacjonarnej serii trendów można modelować ARIMA?
Mam pytanie / zamieszanie dotyczące stacjonarnych serii wymaganych do modelowania za pomocą ARIMA (X). Myślę o tym bardziej w kategoriach wnioskowania (efekt interwencji), ale chciałbym wiedzieć, czy prognozowanie kontra wnioskowanie ma jakikolwiek wpływ na odpowiedź. Pytanie: Wszystkie wstępne materiały, które przeczytałem, stwierdzają, że seria musi być stacjonarna, co ma dla …
1
Kiedy stosować Wygładzanie wykładnicze vs ARIMA?
Niedawno odświeżyłem swoją wiedzę na temat prognozowania, pracując nad niektórymi miesięcznymi prognozami w pracy i czytając książkę Roba Hyndmana, ale jedyne miejsce, w którym walczę, to kiedy zastosować model wygładzania wykładniczego w porównaniu z modelem ARIMA. Czy istnieje ogólna zasada, w której należy stosować jedną metodologię zamiast innej? Ponadto, ponieważ …
2
Prognozowanie godzinowych szeregów czasowych z częstotliwością dzienną, tygodniową i roczną
Ważna edycja: Chciałbym jak dotąd podziękować Dave'owi i Nickowi za ich odpowiedzi. Dobrą wiadomością jest to, że dostałem pętlę do pracy (zasada zapożyczona z postu prof. Hydnmana na temat prognozowania partii). Aby skonsolidować zaległe zapytania: a) Jak zwiększyć maksymalną liczbę iteracji dla auto.arima - wydaje się, że przy dużej liczbie …
3
Związek między dwoma szeregami czasowymi: ARIMA
Biorąc pod uwagę następujące dwa szeregi czasowe ( x , y ; patrz poniżej), jaka jest najlepsza metoda modelowania związku między długoterminowymi trendami w tych danych? Oba szeregi czasowe mają znaczące testy Durbina-Watsona, gdy są modelowane jako funkcja czasu i żadne z nich nie jest stacjonarne (jak rozumiem ten termin, …
2
Jak używać auto.arima do przypisania brakujących wartości
Mam serię zoo z wieloma brakującymi wartościami. Czytałem, że auto.arimamożna przypisać te brakujące wartości? Czy ktoś może mnie nauczyć, jak to zrobić? wielkie dzięki! Próbowałem tego, ale bez powodzenia: fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))
12 arima 
2
Reprezentacja ARMA w przestrzeni stanu (p, q) z Hamiltona
r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1)yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu) \\ &+ \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + ... + \theta_{r-1}\epsilon_{t-r+1}. \end{aligned} ξt+1=⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϕ11⋮0ϕ20⋮0…………ϕr−1001ϕr000⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+⎡⎣⎢⎢⎢⎢ϵt+10⋮0⎤⎦⎥⎥⎥⎥ξt+1=[ϕ1ϕ2…ϕr−1ϕr10…00⋮⋮…0000…10]ξt+[ϵt+10⋮0] \xi_{t+1} = \begin{bmatrix} \phi_1 & \phi_2 & \dots & \phi_{r-1} & \phi_r \\ 1 & 0 & \dots & 0 & 0 …
1
Co mam zrobić, gdy wartości AIC są niskie i w przybliżeniu równe?
Chris Chatfield, którego wiele wysokiej jakości książek i artykułów lubiłem czytać, w (1) udziela następujących rad: Na przykład prawdopodobnie należy dokonać wyboru między modelami szeregów czasowych ARIMA o niskich i w przybliżeniu równych wartościach AIC, nie na podstawie tego, co daje minimalny AIC, ale na podstawie których można uzyskać najlepsze …
3
Analiza interwencji z wielowymiarowymi szeregami czasowymi
Chciałbym przeprowadzić analizę interwencyjną w celu oszacowania wyników decyzji politycznej dotyczącej sprzedaży alkoholu w czasie. Jestem jednak całkiem nowy w analizie szeregów czasowych, więc mam kilka pytań dla początkujących. Analiza literatury ujawnia, że ​​inni badacze wykorzystali ARIMA do modelowania sprzedaży alkoholu w szeregu czasowym, przy czym zmienne zastępcze służą jako …
1
Symulacja serii ARIMA (1,1,0)
Dopasowałem modele ARIMA do oryginalnej serii czasowej, a najlepszym modelem jest ARIMA (1,1,0). Teraz chcę zasymulować serię z tego modelu. Napisałem prosty model AR (1), ale nie mogłem zrozumieć, jak dostosować różnicę w modelu ARI (1,1,0). Następujący kod R dla serii AR (1) to: phi= -0.7048 z=rep(0,100) e=rnorm(n=100,0,0.345) cons=2.1 z[1]=4.1 …
11 r  time-series  arima 
3
Używać Holt-Winters czy ARIMA?
Moje pytanie dotyczy różnic koncepcyjnych między Holt-Winters a ARIMA. O ile rozumiem, Holt-Winters jest szczególnym przypadkiem ARIMA. Ale kiedy preferowany jest jeden algorytm? Być może Holt-Winters jest inkrementalny i dlatego służy jako wbudowany (szybszy) algorytm? Czekam na wgląd tutaj.
1
Zrozumienie formuły różnicowania ułamkowego
Mam szereg czasowy ytyty_ti chciałbym modelować to jako proces ARFIMA (alias FARIMA). Jeśli jest zintegrowane z (ułamkowym) rzędem , chciałbym różnicować go ułamkowo, aby stał się nieruchomy.ytyty_trered Pytanie : czy następujący wzór definiujący różnicowanie ułamkowe jest poprawny? Δreyt: =yt- dyt - 1+re( d- 1 )2 !yt - 2-re( d- 1 …
3
Jak czytać p, d i q z auto.arima ()?
Jak mogę uzyskać oszacowane p,d and qwartości w ARIMA(p,d,q)modelu auto.arima(mytimeseries)? arima_model <- auto.arima (mytimeseries, ic = 'bic') Jeśli spojrzymy na wynik arima_model $ arma dostajemy [1] 1 0 0 0 1 2 0 Jakie jest znaczenie liczb pojawiających się w powyższej kolejności?
10 r  arima 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.