Nie rozumiem, jaka dokładnie jest różnica między prognozami „w próbie” i „poza próbą”? Prognoza w próbie wykorzystuje podzbiór dostępnych danych do prognozowania wartości poza okresem szacowania. Prognoza poza próbą wykorzystuje zamiast tego wszystkie dostępne dane. Czy są one prawidłowe ? Bardzo dokładnie, czy następująca definicja jest poprawna? Prognoza wewnątrz próby …
Mam miesięczne dane szeregów czasowych i chciałbym robić prognozy z wykrywaniem wartości odstających. Oto przykład mojego zestawu danych: 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 7.91 …
Pracuję nad alogorytmem w R, aby zautomatyzować miesięczne obliczanie prognozy. Korzystam między innymi z funkcji ets () z pakietu prognozy do obliczania prognozy. Działa bardzo dobrze. Niestety, dla niektórych konkretnych szeregów czasowych wynik, który otrzymuję jest dziwny. Poniżej znajduje się kod, którego używam: train_ts<- ts(values, frequency=12) fit2<-ets(train_ts, model="ZZZ", damped=TRUE, alpha=NULL, …
Mam umiarkowane doświadczenie w prognozowaniu szeregów czasowych. Przejrzałem kilka książek o prognozowaniu i nie widzę w nich odpowiedzi na następujące pytania. Mam dwa pytania: Jak określiłbym obiektywnie (za pomocą testu statystycznego), czy dany szereg czasowy ma: Sezonowość stochastyczna lub sezonowość deterministyczna Trend stochastyczny lub trend deterministyczny Co by się stało, …
Jestem nowy na stronie i całkiem nowy w statystykach. R. Pracuję nad projektem dla college'u w celu znalezienia korelacji między poziomem opadów deszczu i przepływu wody w rzekach. Po udowodnieniu korelacji chcę ją przewidzieć / przewidzieć. Dane Mam zestaw danych z kilku lat (pobieranych co 5 minut) dla poszczególnych rzek …
To jest długi post, więc mam nadzieję, że poradzisz sobie ze mną i popraw mnie tam, gdzie się mylę. Moim celem jest tworzenie dziennej prognozy na podstawie danych historycznych z 3 lub 4 tygodni. Dane to 15 minutowe dane lokalnego obciążenia jednej z linii transformatora. Mam problem ze znalezieniem zamówienia …
Muszę prognozować następujące 4 zmienne dla 29. jednostki czasu. Mam dane historyczne o wartości około 2 lat, gdzie 1, 14 i 27 to ten sam okres (lub pora roku). Na koniec dokonuję dekompozycji w stylu Oaxaca-Blindera na , , i p .w d w c pW.W.Ww dwrewdw cwdowcppp time W …
Potrzebuję zasobów, aby zacząć korzystać z sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych. Obawiam się zaimplementowania jakiejś pracy, a następnie stwierdzenia, że znacznie przekroczyły potencjał swoich metod. Więc jeśli masz doświadczenie z metodami, które sugerujesz, będzie to jeszcze bardziej niesamowite.
Jak oceniasz odpowiedni model prognozy dla szeregów czasowych poprzez wizualną kontrolę wykresów ACF i PACF? Który z nich (tj. ACF lub PACF) informuje AR lub IZ (czy też oba)? Która część wykresów pokazuje sezonową i niesezonową część sezonowego ARIMA? Rozważ funkcje ACF i PCF przedstawione poniżej. Są z dziennika przekształcone …
Jestem pod wrażeniem forecastpakietu R , a także np. zooPakietu dla nieregularnych szeregów czasowych i interpolacji brakujących wartości. Moja aplikacja jest w zakresie prognozowania ruchu w call center, więc danych w weekendy (prawie) zawsze brakuje (prawie), co można ładnie obsłużyć zoo. Ponadto może brakować niektórych dyskretnych punktów, po prostu używam …
Pracuję nad szeregiem czasowym, którego wartości są ściśle pozytywne . Pracując z różnymi modelami, w tym AR, MA, ARMA itp., Nie mogłem znaleźć łatwego sposobu na osiągnięcie ściśle pozytywnych prognoz. Używam R do robienia moich prognoz, a wszystko, co mogłem znaleźć, to Prognoza.hts {hts}, który ma dodatni parametr opisany tutaj: …
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
Próbuję zrozumieć, w jaki sposób parametry są szacowane w modelowaniu ARIMA / Box Jenkins (BJ). Niestety żadna z książek, które napotkałem, nie opisuje szczegółowo procedury szacowania, takiej jak procedura szacowania wiarygodności logarytmicznej. Znalazłem stronę internetową / materiały dydaktyczne, które były bardzo pomocne. Poniżej znajduje się równanie ze źródła wymienionego powyżej. …
Korzystam z dziennych szeregów czasowych danych o sprzedaży, które zawierają około 2 lata codziennych punktów danych. Na podstawie niektórych samouczków / przykładów online próbowałem zidentyfikować sezonowość danych. Wydaje się, że istnieje cotygodniowa, miesięczna i prawdopodobnie roczna okresowość / sezonowość. Na przykład są dni wypłaty, szczególnie w przypadku efektu pierwszego dnia …
MAD = średnie odchylenie bezwzględne MSE = średni błąd kwadratu Widziałem sugestie z różnych miejsc, że MSE jest używany pomimo pewnych niepożądanych właściwości (np. Http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , który stwierdza na p8 „Powszechnie uważa się, że MAD jest lepszym kryterium niż MSE. Jednak matematycznie MSE jest wygodniejszy niż MAD. ”) Czy jest …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.