Вопросы с тегом «forecasting»

Я программирую и занимаюсь разработкой на основе тестов. После внесения изменений в код я запускаю свои тесты. Иногда они добиваются успеха, а иногда они терпят неудачу. Перед запуском теста я записываю число от 0,01 до 0,99, чтобы удостовериться, что тест пройдёт успешно. Я хочу знать, улучшаю ли я прогнозирование того, …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

Каковы преимущества выражения модели ARMA как модели пространства состояний и прогнозирования с использованием фильтра Калмана? Эта методология, например, используется в реализации SARIMAX для python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Один из важных вопросов, с которыми сталкиваются синоптики, заключается в том, можно ли прогнозировать данную серию или нет? Я наткнулся на статью Питера Кэтта « Энтропия как априорный показатель прогнозируемости », в которой в качестве относительной меры для определения заданного временного ряда используется приблизительная энтропия (ApEn) . В статье говорится, …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

Я немного слышал об использовании нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Как я могу сравнить, какой метод для прогнозирования моих временных рядов (ежедневные данные о розничных продажах) лучше: auto.arima (x), ets (x) или nnetar (x). Я могу сравнить auto.arima с ETS по AIC или BIC. Но как я могу сравнить …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Я делаю некоторые исследования о прогнозировании временных рядов функций плотности вероятности. Мы стремимся прогнозировать PDF с учетом исторически наблюдаемого (обычно оценочного) PDF. Метод прогнозирования, который мы разрабатываем, довольно хорошо работает в симуляционных исследованиях. Однако мне нужен числовой пример из реальных приложений, чтобы проиллюстрировать наш метод дальше. Итак, есть ли подходящие …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

У меня есть набор данных, в котором эмпирическая интуиция говорит, что я должен ожидать еженедельной сезонности (то есть поведение в субботу и воскресенье отличается от остальной части недели). Должна ли эта предпосылка быть верной, разве график автокорреляции не должен давать мне всплески с лагом, кратным 7? Вот образец данных: data …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я пытаюсь прогнозировать продажи продуктов в автоматах. Проблема заключается в том, что машина заполняется с нерегулярными интервалами, и при каждой загрузке мы можем записывать только совокупные продажи с момента последней загрузки машины (т.е. у нас нет данных о ежедневных продажах). Так что в основном у нас есть данные для агрегированных …

10 time-series  forecasting 

Размышляя о предположительно простой, но интересной проблеме, я хотел бы написать код для прогнозирования расходных материалов, которые мне понадобятся в ближайшем будущем, учитывая полную историю моих предыдущих покупок. Я уверен, что проблема такого рода имеет более общее и хорошо изученное определение (кто-то предположил, что это связано с некоторыми понятиями в …

10 time-series  machine-learning  forecasting 

Я месяцами работал над краткосрочным прогнозированием нагрузки и использованием климатических / погодных данных для повышения точности. У меня есть опыт работы в области компьютерных наук, и поэтому я стараюсь не делать больших ошибок и несправедливых сравнений, работая с инструментами статистики, такими как модели ARIMA. Я хотел бы знать ваше мнение …

10 time-series  forecasting  arima 

Я хотел бы объединить прогнозируемые и обратные (то есть прогнозируемые прошлые значения) данных временного ряда в один временной ряд, сводя к минимуму среднеквадратичную ошибку прогноза. Скажем, у меня есть временные ряды 2001–2010 годов с разрывом на 2007 год. Я смог прогнозировать 2007 год с использованием данных за 2001–2007 годы (красная …

10 r  time-series  forecasting  data-imputation 

Этот вопрос может показаться очень широким, но вот что я ищу. Я знаю, что есть много прекрасных книг об эконометрических методах и много отличных пояснительных статей об эконометрических методах. Существуют даже превосходные воспроизводимые примеры эконометрики, как описано в этом перекрестном вопросе . На самом деле примеры в этом вопросе очень …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

Еще один вопрос о временных рядах от меня. У меня есть набор данных, в котором ежедневно регистрируются случаи насилия в психиатрической больнице в течение трех лет. С помощью моего предыдущего вопроса я возился с этим и теперь немного счастливее. У меня сейчас есть то, что ежедневные сериалы очень шумные. Он …

10 time-series  forecasting 

В настоящее время я работаю над проектом по прогнозированию данных временных рядов (ежемесячных данных). Я использую R для прогнозирования. У меня есть 1 зависимая переменная (у) и 3 независимых переменных (х1, х2, х3). Переменная y имеет 73 наблюдения, также как и остальные 3 переменные (alos 73). С января 2009 года …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags