Запитання з тегом «forecasting»

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Оскільки ми не можемо підходити до моделі ARIMA, коли припущення про постійну дисперсію порушується, яку модель можна використовувати для пристосування одновимірних часових рядів?

9 time-series  modeling  forecasting  arima 

Я встановив модель ARIMA (5,1,2), використовуючи auto.arima()функцію R, і, шукаючи порядок, можна сказати, що це не найкраща модель для прогнозування. Якщо в ряді даних існують інші люди, який спосіб пристосувати модель до таких даних?

9 r  time-series  forecasting  outliers  arima 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Як побічне захоплення я досліджував часові ряди прогнозування (зокрема, використовуючи R). За моїми даними, я маю кількість відвідувань на день, за кожен день назад майже 4 роки. У цих даних є кілька чітких закономірностей: Понеділок-Пт має багато відвідувань (найвище в пн / вт), але різко менше на сб-нд. Певна пора …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

Вступ В поєднанні прогнозів одне з популярних рішень базується на застосуванні певного інформаційного критерію. Взявши для прикладу критерій AkaikeAICjAICjAIC_j оцінено для моделі jjj, можна обчислити відмінності AICjAICjAIC_j з AIC∗=minjAICjAIC∗=minjAICjAIC^* = \min_j{AIC_j}і тоді RPj=e(AIC∗−AICj)/2RPj=e(AIC∗−AICj)/2RP_j = e^{(AIC^*-AIC_j)/2} можна інтерпретувати як відносну ймовірність того, що модель jjj є справжньою. Потім ваги визначаються як …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

Я не такий знайомий з аналізом даних часових рядів. Однак у мене є те, що, на мою думку, є простим завданням передбачення. У мене є близько п'яти років даних із загального процесу генерації. Кожен рік представляє монотонно зростаючу функцію з нелінійною складовою. У мене підраховується щотижня протягом циклу 40 тижнів …

9 time-series  forecasting 

Я намагаюся побудувати модель прогнозування регресії часових рядів для змінної результату, у розмірі долара, з точки зору інших прогнозів / змінних входів та автокорельованих помилок. Таку модель називають також динамічною регресійною моделлю. Мені потрібно навчитися визначати функції передачі для кожного прогноктора, і я хотів би почути від вас про способи …

9 time-series  forecasting  dynamic-regression