Вопросы с тегом «forecasting»

Я не понимаю, в чем именно заключается разница между прогнозированием "в выборке" и "вне выборки"? Прогноз в выборке использует подмножество доступных данных для прогнозирования значений за пределами периода оценки. Вместо этого в прогнозном прогнозе используются все доступные данные. Верны ли они ? Очень конкретно правильное следующее определение? Внутри выборочного прогноза …

17 forecasting 

У меня есть месячные данные временных рядов, и я хотел бы сделать прогноз с обнаружением выбросов. Это образец моего набора данных: 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 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Я работаю над алгоритмом в R для автоматизации расчета ежемесячного прогноза. Я использую, среди прочего, функцию ets () из пакета прогноза для расчета прогноза. Это работает очень хорошо. К сожалению, для какого-то определенного временного ряда результат, который я получаю, странный. Пожалуйста, найдите ниже код, который я использую: train_ts<- ts(values, frequency=12) …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Я новичок в этой странице и довольно новый в статистике и Р. Я работаю над проектом для колледжа с целью найти корреляцию между дождем и уровнем воды в реках. Как только корреляция доказана, я хочу прогнозировать / предсказывать это. Данные У меня есть набор данных за несколько лет (взятых каждые …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

У меня умеренный фон в прогнозировании временных рядов. Я просмотрел несколько книг по прогнозированию и не вижу следующих вопросов, адресованных ни в одной из них. У меня есть два вопроса: Как бы я определил объективно (с помощью статистического теста), имеет ли данный временной ряд: Стохастическая сезонность или детерминированная сезонность Стохастический …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

Это длинный пост, поэтому я надеюсь, что вы можете терпеть меня, и, пожалуйста, поправьте меня, где я неправ. Моя цель - составить ежедневный прогноз на основе исторических данных за 3 или 4 недели. Данные представляют собой 15-минутные данные локальной нагрузки одной из трансформаторных линий. У меня проблемы с поиском модельного …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Мне нужно спрогнозировать следующие 4 переменные для 29-й единицы времени. У меня есть исторические данные примерно за 2 года, где 1 и 14 и 27 - все один и тот же период (или время года). В конце я делаю разложение в стиле Оахака-Блиндера на WWW , wdwdwd , wcwcwc и …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

Мне нужны ресурсы, чтобы начать использовать нейронные сети для прогнозирования временных рядов. Я настороженно отношусь к реализации некоторых документов, а затем выясняю, что они значительно переоценили потенциал своих методов. Так что если у вас есть опыт работы с методами, которые вы предлагаете, это будет еще более круто.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Как вы оцениваете подходящую модель прогноза для временного ряда путем визуального осмотра графиков ACF и PACF? Какой из них (например, ACF или PACF) сообщает AR или MA (или они оба)? Какая часть графиков показывает вам сезонную и несезонную часть для сезонной ARIMA? Рассмотрим функции ACF и PCF, показанные ниже. Они …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

Я впечатлен forecastпакетом R , а также, например, zooпакетом для нерегулярных временных рядов и интерполяции пропущенных значений. Мое приложение находится в области прогнозирования трафика в колл-центре, поэтому данные о выходных (почти) всегда отсутствуют, что может быть легко обработано zoo. Кроме того, некоторые дискретные точки могут отсутствовать, я просто использую R …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Я работаю над временным рядом, значения которого строго положительны . Работая с различными моделями, включая AR, MA, ARMA и т. Д., Я не мог найти простой способ добиться строго положительных прогнозов. Я использую R для выполнения своих прогнозов, и все, что я смог найти, это прогноз.hts {hts}, у которого есть …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

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. …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

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, …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

MAD = среднее абсолютное отклонение MSE = средняя квадратическая ошибка Я видел предложения из разных мест о том, что MSE используется, несмотря на некоторые нежелательные качества (например, http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , где говорится на стр. 8). Обычно считается, что MAD является лучшим критерием, чем MSE. Однако математически MSE удобнее, чем MAD. ") …

15 forecasting  error  mse  mae