Вопросы с тегом «arima»

Относится к модели AutoRegressive Integrated Moving Average, используемой в моделировании временных рядов, как для описания данных, так и для прогнозирования. Эта модель обобщает модель ARMA, включая термин для разности, который полезен для удаления трендов и обработки некоторых типов нестационарности.

2
Оценка ARIMA от руки
Я пытаюсь понять, как оцениваются параметры в моделировании ARIMA / Box Jenkins (BJ). К сожалению, ни одна из книг, с которыми я столкнулся, подробно не описывает процедуру оценки, такую ​​как процедура оценки правдоподобия. Я нашел сайт / учебный материал, который был очень полезным. Ниже приведено уравнение из источника, указанного выше. …

1
Прогнозирование временных рядов с ежедневными данными: ARIMA с регрессором
Я использую ежедневные временные ряды данных о продажах, которые содержат около 2 лет ежедневных точек данных. Основываясь на некоторых онлайн-уроках / примерах, я попытался определить сезонность в данных. Кажется, что есть еженедельная, ежемесячная и, вероятно, годовая периодичность / сезонность. Например, существуют дни выплаты, особенно в первый день выплаты за месяц, …

4
Статистика Юнга-Бокса для остатков ARIMA в R: запутанные результаты испытаний
У меня есть временной ряд, который я пытаюсь прогнозировать, для которого я использовал сезонную модель ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Это отличается от того, что R предложил с auto.arima (R-вычисленный ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] был бы более подходящим, я назвал его fit1). Тем не менее, в последние 12 месяцев …

5
Как обрабатывать многократные серии одновременно?
У меня есть набор данных, включающий спрос на несколько продуктов (1200 продуктов) за 25 периодов, и мне нужно спрогнозировать спрос каждого продукта на следующий период. Сначала я хотел использовать ARIMA и обучать модели для каждого продукта, но из-за количества продуктов и настройки параметров (p, d, q) это отнимает много времени …

2
Какое отношение имеет ARMA / ARIMA к моделированию смешанных эффектов?
При анализе панельных данных я использовал многоуровневые модели со случайными / смешанными эффектами для решения проблем автокорреляции (т. Е. Наблюдения сгруппированы внутри отдельных лиц во времени) с другими параметрами, добавленными для корректировки некоторой спецификации времени и шоков интереса. , ARMA / ARIMA, похоже, предназначены для решения подобных проблем. Ресурсы, которые …

2
Выбор модели Box-Jenkins
Процедура выбора модели Бокса-Дженкинса в анализе временных рядов начинается с рассмотрения автокорреляционных и частичных автокорреляционных функций ряда. Эти графики могут предложить соответствующие и в модели ARMA . Процедура продолжается, предлагая пользователю применить критерии AIC / BIC для выбора наиболее экономной модели среди тех, которые дают модель с ошибкой в ​​виде …

4
В чем заключается «механическая» разница между множественной линейной регрессией с лагами и временными рядами?
Я выпускник факультета бизнеса и экономики, который в настоящее время учится на степень магистра в области инженерии данных. Во время изучения линейной регрессии (LR), а затем анализа временных рядов (TS) у меня возник вопрос. Зачем создавать новый метод, т. Е. Временные ряды (ARIMA), вместо использования множественной линейной регрессии и добавления …

1
Прогноз временных рядов Arima (auto.arima) с несколькими экзогенными переменными в R
Я хотел бы провести прогноз на основе ARIMA-модели с несколькими временными рядами с несколькими экзогенными переменными. Поскольку я не настолько опытен в отношении статистики, которую ни RI хотят сохранить, это настолько просто, насколько это возможно (прогноз тренда на 3 месяца достаточно). У меня есть 1 зависимый временной ряд и 3-5 …
14 r  time-series  arima 

1
Моделирование временных рядов циклических данных
Я строю модели ARIMA для некоторых данных ветра / волн. Я строю отдельную модель для каждой переменной. Две из переменных, которые мне нужно смоделировать, это направление волны и ветра. Значения указаны в градусах (0-360 °). Можно ли моделировать данные такого типа, где интервал значений является круглым? Если нет, то какой …

2
Процедура и методы анализа временных рядов с использованием R
Я работаю над небольшим проектом, в котором мы пытаемся прогнозировать цены на товары (нефть, алюминий, олово и т. Д.) На ближайшие 6 месяцев. У меня есть 12 таких переменных для прогнозирования, и у меня есть данные за апрель 2008 года - май 2013 года. Как я должен идти о предсказании? …

2
ARIMA против ARMA на дифференцированной серии
В R (2.15.2) я однажды установил ARIMA (3,1,3) для временного ряда и один раз ARMA (3,3) для разностных временных рядов. Установленные параметры отличаются, что я приписал методу подбора в ARIMA. Кроме того, подгонка ARIMA (3,0,3) к тем же данным, что и ARMA (3,3), не приведет к идентичным параметрам, независимо от …
13 r  time-series  arima  fitting  arma 

4
Модели идентифицируются с помощью auto.arima () экономно?
Я пытался изучить и применить модели ARIMA. Я читал превосходный текст об ARIMA от Панкраца - Прогнозирование с помощью однофакторной рамки - Модели Дженкинса: концепции и случаи . В тексте автор особо подчеркивает принцип скупости при выборе моделей ARIMA. Я начал играть с auto.arima()функцией в R пакета прогноза . Вот …

4
Разница временного ряда до Аримы или внутри Аримы
Лучше ли различать ряды (если это необходимо) перед использованием Arima ИЛИ лучше использовать параметр d в Arima? Я был удивлен тем, насколько разные подходящие значения зависят от того, какой маршрут выбран с той же моделью и данными. Или я что-то делаю неправильно? install.packages("forecast") library(forecast) wineindT<-window(wineind, start=c(1987,1), end=c(1994,8)) wineindT_diff <-diff(wineindT) #coefficients …
13 r  time-series  arima 

3
Модель временного ряда ансамбля
Мне нужно автоматизировать прогнозирование временных рядов, и я заранее не знаю особенностей этих рядов (сезонность, тренд, шум и т. Д.). Моя цель не в том, чтобы получить лучшую модель для каждой серии, а в том, чтобы избежать довольно плохих моделей. Другими словами, каждый раз получать небольшие ошибки - не проблема, …

1
Как учесть влияние праздников в прогнозе
У меня довольно предсказуемые ежедневные временные ряды с еженедельной сезонностью. Я могу придумать прогнозы, которые кажутся довольно точными (подтвержденными перекрестной проверкой), когда нет выходных. Однако, когда есть праздники, у меня возникают следующие проблемы: В моем прогнозе я получаю ненулевые числа для праздников, хотя все исторические праздники равны 0. Это действительно …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.