Вопросы с тегом «forecasting»

Я заинтересован в выборе модели в настройке временных рядов. Для конкретности предположим, что я хочу выбрать модель ARMA из пула моделей ARMA с различными порядками запаздывания. Конечная цель - прогнозирование . Выбор модели может быть сделан перекрестная проверка, использование информационных критериев (AIC, BIC), среди других методов. Роб Дж. Хиндман предоставляет …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

У меня есть временной ряд, который содержит двойные сезонные компоненты, и я хотел бы разбить ряд на следующие компоненты временного ряда (тренд, сезонный компонент 1, сезонный компонент 2 и нерегулярный компонент). Насколько я знаю, процедура STL для разложения ряда в R допускает только один сезонный компонент, поэтому я попытался разложить …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Средняя абсолютная масштабированная ошибка (MASE) является мерой точности прогноза, предложенной Koehler & Hyndman (2006) . MA SЕ= МА ЕMА Ея п - ев м р л е ,н а я в еMASЕзнак равноMAЕMAЕяN-saмпLе,NaяvеMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} где - средняя абсолютная ошибка, произведенная фактическим прогнозом; в то время как - это средняя …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я создал линейную модель в R: mod = lm(train_y ~ train_x). Я хочу передать ему список X и получить его предсказанный / …

21 r  forecasting  linear-model 

Вопрос, который беспокоил меня некоторое время, и я не знаю, как его решить: Каждый день мой метеоролог дает процентную вероятность дождя (предположим, что она рассчитана на 9000 цифр, и он никогда не повторял число). Каждый последующий день идет дождь или не идет дождь. У меня есть годы данных - вероятность …

20 hypothesis-testing  forecasting 

Из учебника « Прогнозирование: принципы и практика » Роба Хиндмана и Джорджа Афанасопулоса , в частности, раздел об измерении точности : Прогнозный метод, который минимизирует MAE, приведет к прогнозам медианы, а минимизация RMSE приведет к прогнозам среднего значения. Может ли кто-то дать интуитивное объяснение того, почему минимизация MAE приводит к …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

Моя подруга недавно получила работу, занимаясь продажами и торговлей в крупном банке. Опираясь на свою новую работу, она полагает, что может предсказать, будут ли акции в конце месяца больше или меньше, чем шанс (она полагает, что может даже сделать это с точностью 80%!) Я очень скептически Мы договорились провести эксперимент, …

19 probability  forecasting  finance 

Во-первых, он дает вероятность результатов. Так, например, его прогнозы на выборах в США в настоящее время составляют 82% Клинтона против 18% Трампа. Теперь, даже если Трамп выиграет, как я узнаю, что выиграть должен был не только 18% времени? Другая проблема заключается в том, что его вероятности меняются со временем. Итак, …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Может ли кто-нибудь рассказать мне, как использовать фильтрацию Калмана по DLM в R для временного ряда. Скажем, у меня есть эти значения (квартальные значения с годовой сезонностью); Как бы вы использовали DLM для прогнозирования следующих значений? И кстати, у меня достаточно исторических данных (каков минимум)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 …

19 r  time-series  forecasting 

Я строю модель VAR для прогнозирования цены актива и хотел бы знать, является ли мой метод статистически обоснованным, актуальны ли тесты, которые я включил, и нужно ли больше для обеспечения надежного прогноза на основе моих входных переменных. Ниже приведен мой текущий процесс проверки причинности Грейнджера и прогнозирования выбранной модели VAR. …

19 r  forecasting  modeling  var 

Прочитав книгу Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» (2010), я озадачен очевидным противоречием. Есть три помещения, Выбор модели на основе BIC по сравнению с BIC (конец стр. 300 - начало стр. 301): проще говоря, AIC следует использовать для выбора модели, предназначенной для прогнозирования, в то время как BIC следует использовать для …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

У меня есть данные временных рядов, и я использовал в качестве модели, чтобы соответствовать данным. является показателем случайная величина, либо 0 (когда я не вижу редкое событие) или 1 (когда я вижу редкое событие). На основании предыдущих наблюдений, которые у меня есть для , я могу разработать модель для используя …

18 time-series  forecasting  simulation 

Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга Ганга ясно показывает, почему; в конечном счете, …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Увеличение числа случаев и смертей происходит во время эпидемий (внезапное увеличение числа) из-за циркуляции вируса (например, вируса Западного Нила в США в 2002 г.) или из-за снижения устойчивости людей или загрязнения пищи или воды или увеличения числа комары. Эти эпидемии будут представлены как выбросы, которые могут происходить каждые 1-5 лет. …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

Я хотел бы построить алгоритм, который мог бы анализировать любые временные ряды и «автоматически» выбирать лучший традиционный / статистический метод прогнозирования (и его параметры) для анализируемых данных временных рядов. Было бы возможно сделать что-то подобное? Если да, можете ли вы дать мне несколько советов о том, как это можно сделать?

17 time-series  forecasting  python