Запитання з тегом «forecasting»

Я задав це запитання на сайті matemathics stackexchange і мені рекомендували задати тут. Я працюю над хобі-проектом і мені потрібна допомога з наступною проблемою. Трохи контексту Скажімо, є колекція предметів з описом особливостей та ціни. Уявіть список машин та ціни. Усі автомобілі мають перелік особливостей, наприклад, розмір двигуна, колір, потужність …

15 regression  forecasting  econometrics 

Контекст: У мене є група веб-сайтів, де щодня фіксую кількість відвідувань: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 = { 0, 0, …

15 time-series  forecasting 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Зараз я переглядаю магістерську програму, зосереджену на статистиці / економетриці. У мого майстра всі …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Здається, не існує стандартного способу поводження з відсутніми даними в контексті експоненціального згладжування сімейства моделей. Зокрема, реалізація R, що називається ets в пакеті прогнозу, здається, просто займає найдовшу послідовність без пропущених даних, а книга "Прогнозування з експоненціальним згладжуванням" Hyndman et al. схоже, зовсім не говорить про відсутні дані. Я хотів …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Мені часто потрібно прогнозувати майбутні періоди в щомісячних серіях даних. Формули доступні для обчислення довірчого інтервалу на альфа для наступного періоду в часовому ряду, але це ніколи не включає способи поводження з другим періодом, третім і т.д. Я візуально уявляю, що якщо будь-який прогноз обчислюється з верхнім і нижнім довірчими …

14 confidence-interval  forecasting 

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 

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 

У мене є модель прогнозування для часового ряду, і я хочу обчислити її помилку передбачення поза вибіркою. На даний момент стратегія, яку я дотримуюсь, - це та, запропонована в блозі Роб Хайндмана (внизу сторінки), яка йде так (припускаючи часовий ряд та навчальний набір розміром k )y1,…,yny1,…,yny_1,\dots,y_nkkk Встановіть модель на даних …

13 time-series  forecasting 

Дані: нещодавно я працював над аналізом стохастичних властивостей просторово-часового поля прогнозування помилок виробництва вітроенергетики. Формально можна сказати, що це процес індексуються двічі у часі (з і ) і один раз у пробілі ( ), причому - кількість разів перегляду вперед (дорівнює чомусь навколо , регулярно відбирається), - кількість "прогнозних періодів" …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

Це трохи легковажне запитання, але у мене є серйозний інтерес до відповіді. Я працюю в психіатричній лікарні і маю три роки дані, щодня збираються в кожному відділенні щодо рівня насильства в цьому відділенні. Очевидно, що модель, яка відповідає цим даним, - це модель часового ряду. Мені довелося відрізняти бали, щоб …

13 time-series  forecasting 

Я роблю деякі прогнози в R, використовуючи пакет прогнозу Роб Хандман . Папір, що належить до упаковки, можна знайти тут . У роботі, після пояснення алгоритмів автоматичного прогнозування, автори реалізують алгоритми на тому ж наборі даних. Однак, оцінивши як експоненціальне згладжування, так і модель ARIMA, вони роблять заяву, яку я …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

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 

У мене є досить передбачуваний щоденний ряд із щотижневою сезонністю. Я можу придумати прогнози, які здаються досить точними (підтверджені перехресною валідацією), коли немає свят. Однак, коли є свята, у мене є такі питання: У моєму прогнозі я отримую ненульові цифри для свят, хоча всі історичні свята дорівнюють 0. Це, правда, …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

Чи є явна різниця між прогнозованими вибірками та псевдопрогнозами, що не мають вибірки . Обидва розуміються в контексті оцінки та порівняння моделей прогнозування.

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

У мене є двійковий часовий ряд з 1, коли машина не рухається, і 0, коли машина рухається. Я хочу зробити прогноз на часовий горизонт до 36 годин вперед і на кожну годину. Першим моїм підходом було використання Naive Bayes, використовуючи такі входи: t-24 (щоденний сезон), t-48 (сезонний тиждень), година дня. …

12 r  time-series  forecasting  binary-data