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.

3
Передаточная функция в моделях прогнозирования - интерпретация
Я занимаюсь моделированием ARIMA, дополненным экзогенными переменными для целей рекламного моделирования, и мне трудно объяснить это бизнес-пользователям. В некоторых случаях программные пакеты заканчиваются простой передаточной функцией, то есть параметром * Exogenous Variable. В этом случае интерпретация проста, т.е. рекламная деятельность X (представленная экзогенной двоичной переменной) влияет на зависимую переменную (например, …

2
Прогноз ARIMA с сезонностью и трендом, странный результат
Поскольку я перехожу к прогнозированию с использованием моделей ARIMA, я пытаюсь понять, как можно улучшить прогноз на основе соответствия ARIMA сезонности и отклонениям. Мои данные представляют собой следующие временные ряды (более 3 лет, с явной тенденцией к росту и видимой сезонностью, которая, по-видимому, не поддерживается автокорреляцией при лагах 12, 24, …

3
Какую модель можно использовать, когда допущение о постоянной дисперсии нарушается?
Поскольку мы не можем соответствовать модели ARIMA, когда допущение о постоянной дисперсии нарушается, какую модель можно использовать для соответствия одномерным временным рядам?

4
Как подобрать модель для временного ряда, который содержит выбросы
Я установил модель ARIMA (5,1,2), используя auto.arima()функцию в R, и, посмотрев порядок, мы можем сказать, что это не лучшая модель для прогнозирования. Если в рядах данных существуют выбросы, каков метод для подгонки модели к таким данным?

2
Параметрический, полупараметрический и непараметрический бутстрап для смешанных моделей
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: 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 

3
auto.arima предупреждает о появлении NaN при ошибке std
Мои данные - это временной ряд занятого населения, L, и временной интервал, год. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 BIC=-193.79 …
9 r  regression  arima 
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.