Запитання з тегом «arima»

Я намагаюся зрозуміти, як оцінюються параметри в моделюванні ARIMA / Box Jenkins (BJ). На жаль, жодна з книг, з якими я стикався, не детально описує процедуру оцінки, таку як процедура оцінки вірогідності. Я знайшов веб-сайт / навчальний матеріал, який був дуже корисним. Далі йде рівняння з джерела, на яке згадувалося …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

Я використовую щоденний часовий ряд даних про продажі, який містить приблизно 2 роки щоденних точок даних. На основі деяких онлайн-підручників / прикладів я намагався визначити сезонність даних. Здається, що існує щотижнева, щомісячна і, ймовірно, щорічна періодичність / сезонність. Наприклад, існують день оплати праці, особливо в перший день оплати місяця, який …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

У мене є набір даних, що включає попит на кілька товарів (1200 товарів) за 25 періодів, і мені потрібно передбачити попит кожного товару на наступний період. Спочатку я хотів використовувати ARIMA та тренувати модель для кожного продукту, але через кількість продуктів та налаштування параметрів (p, d, q) це забирає багато …

15 machine-learning  time-series  arima 

У мене є часовий ряд, який я намагаюся прогнозувати, для якого я використав сезонну модель ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Він відрізняється від того, що R запропонувало з auto.arima (R, розраховане ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12], було б краще, я назвав це придатним1). Однак, за останні 12 місяців моєї часової …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

У панельному аналізі даних я використовував багаторівневі моделі з випадковими / змішаними ефектами для вирішення питань автоматичної кореляції (тобто спостереження кластеруються в межах індивідів у часі) з іншими параметрами, що додаються для коригування для певного уточнення часу та шокових інтересів. . ARMA / ARIMA, здається, розроблені для вирішення подібних проблем. …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Процедура вибору моделі Box-Jenkins в аналізі часових рядів починається з перегляду функцій автокореляції та часткової автокореляції серії. Ці графіки можуть запропонувати відповідні і у моделі ARMA . Процедура продовжується, вимагаючи від користувача застосувати критерії AIC / BIC для вибору найбільш парсимоніальної моделі серед тих, що виробляють модель із терміном помилки …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Я випускник бізнесу та економіки, який зараз навчається на ступінь магістра з інженерії даних. Під час вивчення лінійної регресії (LR), а потім аналізу часових рядів (TS) у мене в голові з’явилося запитання. Навіщо створювати абсолютно новий метод, тобто часовий ряд (ARIMA), замість того, щоб використовувати кілька лінійних регресій і додавати …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Я хотів би провести прогноз, заснований на множинній часовій серії ARIMA-моделі з безліччю зовнішніх змінних. Оскільки я не такий вмілий, що стосується ані статистики, ані ІР, яку я не хочу зберігати, є максимально простим (прогноз тенденцій на 3 місяці достатній). У мене є 1 залежний часовий ряд і 3-5 часових …

14 r  time-series  arima 

Я будую моделі ARIMA для отримання даних про вітер / хвилі. Я будую окрему модель для кожної змінної. Дві зі змінних, які мені потрібні для моделювання, - це напрямок хвилі та вітру. Значення знаходяться в градусах (0-360 °). Чи можна моделювати такий тип даних, коли інтервал значень круговий? Якщо ні, …

13 time-series  arima  circular-statistics 

Я працюю над невеликим проектом, де ми намагаємось передбачити ціни на товари (нафта, алюміній, олово тощо) на наступні 6 місяців. У мене є 12 таких змінних, які можна передбачити, і у мене є дані з квітня 2008 р. По травень 2013 р. Як слід робити прогнозування? Я зробив наступне: Імпортовані …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

У R (2.15.2) я встановив один раз ARIMA (3,1,3) на часовій серії та один раз ARMA (3,3) на колись різнилися часові серії. Встановлені параметри відрізняються, що я відніс до методу підгонки в ARIMA. Крім того, встановлення ARIMA (3,0,3) на ті ж дані, що й ARMA (3,3), не призведе до однакових …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

Я намагався вивчити та застосувати моделі ARIMA. Я читав чудовий текст про ARIMA Pankratz - Прогнозування за допомогою Univariate Box - Дженкінс Моделі: поняття та випадки . У тексті автор особливо наголошує на принципі парсизму у виборі моделей ARIMA. Я почав грати з auto.arima()функцією в R пакета прогнозу . Ось …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Чи краще відрізнити ряд (якщо припустити, що він потрібен) перед тим, як використовувати Аріма АБО, краще використовувати параметр d у Arima? Я був здивований, наскільки різні пристосовані значення залежать від маршруту, взятого з тією ж моделлю та даними. Або я щось неправильно роблю? install.packages("forecast") library(forecast) wineindT<-window(wineind, start=c(1987,1), end=c(1994,8)) wineindT_diff <-diff(wineindT) …

13 r  time-series  arima 

Мені потрібно автоматизувати прогнозування часових рядів, і я не знаю заздалегідь особливості цих серій (сезонність, тенденція, шум тощо). Моя мета - не отримати найкращу можливу модель для кожної серії, а уникнути досить поганих моделей. Іншими словами, отримувати невеликі помилки кожен раз - не проблема, але отримувати великі помилки раз у …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

Вже більше 2 років я працюю над різними часовими рядами. Я читав у багатьох статтях, що ACF використовується для визначення порядку терміну MA, а PACF для AR. Існує правило, що для MA, відставання, коли ACF раптово відключається, є порядком MA та аналогічно для PACF та AR. Ось одна зі статей, …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average