Запитання з тегом «forecasting»

Мене цікавить вибір моделі в налаштуваннях часових рядів. Для конкретності, припустимо, я хочу вибрати модель ARMA з пулу моделей ARMA з різними порядками відставання. Кінцевим наміром є прогнозування . Вибір моделі може здійснити компанія перехресне підтвердження, використання інформаційних критеріїв (AIC, BIC), серед інших методів. Роб Дж. Хайндман пропонує спосіб зробити …

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

У мене є часовий ряд, який містить подвійні сезонні компоненти, і я хотів би розкласти серії на наступні компоненти часових рядів (тренд, сезонний компонент 1, сезонний компонент 2 та неправильний компонент). Наскільки мені відомо, процедура STL для розкладання серії в R дозволяє лише один сезонний компонент, тому я спробував розкласти …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Середня абсолютна масштабована помилка (MASE) - це міра точності прогнозування, запропонована Koehler & Hyndman (2006) . МA SЕ= МА ЕМА Еi n - s a m p l e ,n a i v eМАSЕ=МАЕМАЕiн-самpле,наivеMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} де - середня абсолютна похибка, вироблена фактичним прогнозом; тоді як - середня абсолютна похибка, …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Заблокований . Це запитання та його відповіді заблоковано, оскільки це питання поза темою, але має історичне значення. Наразі він не приймає нових відповідей чи взаємодій. Я створив лінійну модель в R : mod = lm(train_y ~ train_x). Я хочу передати йому список X і отримати його передбачуване / оцінене / …

21 r  forecasting  linear-model 

Питання, яке мене хвилювало деякий час, на яке я не знаю, як вирішити: Щодня мій синоптик дає відсотковий шанс дощу (припустимо, його обчислюється до 9000 цифр, і він ніколи не повторював число). Кожного наступного дня він або дощить, або не дощить. У мене є дані років - шанс в порівнянні …

20 hypothesis-testing  forecasting 

З підручника " Прогнозування: принципи та практика " Роб Дж Хайндман та Джорджа Атанасопулоса , зокрема розділ про вимірювання точності : Метод прогнозування, що мінімізує MAE, призведе до медіани прогнозів, тоді як мінімізація RMSE призведе до середнього прогнозу Чи може хтось дати інтуїтивне пояснення того, чому мінімізація МАЕ призводить до …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

Моя подруга нещодавно влаштувалася на роботу, займаючись продажами та торгівлею у великому банку. Захоплена своєю новою роботою, вона вважає, що вона може передбачити, чи будуть запаси в кінці місяця збільшені чи менші, ніж шанси (вона вважає, що може це зробити навіть з 80% точністю!) Я дуже скептичний. Ми домовились провести …

19 probability  forecasting  finance 

По-перше, він дає ймовірність результатів. Так, наприклад, зараз його прогнози щодо виборів у США - 82% Клінтон проти 18% Трампа. Тепер, навіть якщо Трамп перемагає, то як я можу знати, що він виграв не лише 18% часу? Інша проблема полягає в тому, що його ймовірності змінюються з часом. Тож 31 …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Невже хтось може провести мене через приклад того, як використовувати фільтрацію DLM Kalman в R за часовим рядом. Скажіть, я маю ці значення (квартальні значення з річною сезонністю); як би ви використовували DLM для прогнозування наступних значень? І BTW, чи вистачає мені історичних даних (який мінімум)? 89 2009Q1 82 2009Q2 …

19 r  time-series  forecasting 

Я будую модель VAR, щоб прогнозувати ціну активу і хотів би знати, чи є мій метод статистично обгрунтованим, чи є тести, які я включив, чи є відповідні, і чи потрібно більше, щоб забезпечити надійний прогноз на основі вхідних змінних. Нижче наведено мій поточний процес перевірки наявності Грінджера причинності та прогнозування …

19 r  forecasting  modeling  var 

Прочитавши Галіт Шмулі «Пояснити або передбачити» (2010), мене спантеличить очевидне протиріччя. Є три приміщення, Вибір моделі на основі AIC проти BIC (кінець стор. 300 - початок стор. 301): просто кажучи, AIC слід використовувати для вибору моделі, призначеної для прогнозування, тоді як BIC слід використовувати для вибору моделі для пояснення . …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

У мене є дані часових рядів, і я використовував A R IМА ( р , д, q) + XтАRЯМА(p,г,q)+ХтARIMA(p,d,q)+X_t в якості моделі для відповідності даним. ХтХтX_t є показником випадкова величина, або 0 (коли я не бачу рідкісна подія) або 1 (коли я бачу рідкісна подія). На основі попередніх спостережень, які …

18 time-series  forecasting  simulation 

Я прочитав незліченну кількість публікацій на цьому веб-сайті, які надзвичайно суперечать використанню ступінчастого вибору змінних, використовуючи будь-який критерій, будь то p-значення, AIC, BIC тощо. Я розумію, чому ці процедури взагалі досить погані для вибору змінних. Мабуть, відомий пост Гунґа тут чітко ілюструє, чому; врешті-решт ми перевіряємо гіпотезу на тому ж …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Збільшення кількості випадків та випадків смерті відбувається під час епідемій (раптове збільшення кількості) через циркуляцію вірусу (як Вірус Західного Нілу в США у 2002 р.) Або зменшення опірності людей, забруднення їжі чи води або збільшення кількості комарі. Ці епідемії представлятимуть пережиті люди, які можуть виникати кожні 1 - 5 років. …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

Я хотів би побудувати алгоритм, який міг би проаналізувати будь-який часовий ряд і «автоматично» вибрати найкращий традиційний / статистичний метод прогнозування (та його параметри) для аналізованих даних часових рядів. Чи можна було б зробити щось подібне? Якщо так, чи можете ви дати мені кілька порад, як можна підійти до цього?

17 time-series  forecasting  python