In R (2.15.2) habe ich einmal eine ARIMA (3,1,3) auf eine Zeitreihe und einmal eine ARMA (3,3) auf die einmal differenzierten Zeitreihen gepasst. Die angepassten Parameter unterscheiden sich, was ich der Anpassungsmethode in ARIMA zuschrieb. Auch das Anpassen einer ARIMA (3,0,3) an dieselben Daten...
Ich arbeite an einem kleinen Projekt, bei dem wir versuchen, die Rohstoffpreise (Öl, Aluminium, Zinn usw.) für die nächsten 6 Monate vorherzusagen. Ich muss 12 solche Variablen vorhersagen und habe Daten von April 2008 bis Mai 2013. Wie gehe ich bei der Vorhersage vor? Ich habe folgendes...
Ich habe versucht, ARIMA-Modelle zu lernen und anzuwenden. Ich habe einen ausgezeichneten ARIMA-Text von Pankratz gelesen - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . Der Autor betont im Text insbesondere das Prinzip der Sparsamkeit bei der Auswahl von ARIMA-Modellen....
Es ist mehr als 2 Jahre her, dass ich an verschiedenen Zeitreihen arbeite. Ich habe in vielen Artikeln gelesen, dass ACF verwendet wird, um die Reihenfolge der MA-Begriffe und PACF für AR zu identifizieren. Es gibt eine Faustregel, dass für MA die Verzögerung, bei der ACF plötzlich abschaltet, in...
Ich habe eine ziemlich vorhersehbare tägliche Zeitreihe mit wöchentlicher Saisonalität. Ich bin in der Lage, Vorhersagen zu treffen, die ziemlich genau zu sein scheinen (bestätigt durch eine Kreuzvalidierung), wenn es keine Feiertage gibt. In den Ferien habe ich jedoch folgende Probleme: In...
Ich habe eine Frage / Verwirrung über stationäre Reihen, die für die Modellierung mit ARIMA (X) benötigt werden. Ich denke darüber mehr in Bezug auf die Schlussfolgerung (Wirkung einer Intervention) nach, möchte aber wissen, ob Prognose und Schlussfolgerung einen Unterschied in der Reaktion...
Ich habe kürzlich mein Prognosewissen aktualisiert, während ich an einigen monatlichen Prognosen bei der Arbeit gearbeitet und Rob Hyndmans Buch gelesen habe, aber der einzige Punkt, an dem ich Probleme habe, ist die Verwendung eines exponentiellen Glättungsmodells im Vergleich zu einem...
Ich habe eine Zeitreihe, die ich mit Pythons Statistikmodellen ARIMA api modellieren möchte. Wenn ich Folgendes bewerbe: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA model = ARIMA(data['Sales difference'].dropna(), order=(2, 1, 2)) results_AR = model.fit(disp=-1) Ich erhalte folgende...
Ist es besser, eine Reihe zu unterscheiden (vorausgesetzt, sie wird benötigt), bevor ein Arima verwendet wird, ODER besser, den Parameter d in Arima zu verwenden? Ich war überrascht, wie unterschiedlich die angepassten Werte sind, je nachdem, welche Route mit demselben Modell und denselben Daten...
Hauptbearbeitung: Ich möchte mich bisher bei Dave & Nick für ihre Antworten bedanken. Die gute Nachricht ist, dass ich die Schleife zum Laufen gebracht habe (Prinzip aus Prof. Hydnmans Beitrag zur Chargenprognose). So konsolidieren Sie die ausstehenden Abfragen: a) Wie erhöhe ich die maximale...
Was ist angesichts der folgenden zwei Zeitreihen ( x , y ; siehe unten) die beste Methode, um die Beziehung zwischen den langfristigen Trends in diesen Daten zu modellieren? Beide Zeitreihen haben signifikante Durbin-Watson-Tests, wenn sie als Funktion der Zeit modelliert werden, und beide sind...
Ich habe eine Zooserie mit vielen fehlenden Werten. Ich habe gelesen, dass auto.arimadiese fehlenden Werte unterstellt werden können? Kann mir jemand beibringen, wie es geht? Danke vielmals! Das habe ich versucht, aber ohne Erfolg: fit <- auto.arima(tsx) plot(forecast(fit))
Ich habe eine Zeitreihe und möchte sie als ARFIMA-Prozess (auch bekannt als FARIMA) modellieren. Wenn y_t in der (gebrochenen) Ordnung d integriert ist , möchte ich es fraktioniert differenzieren, um es stationär zu machen.y t dytyty_tytyty_tddd Frage : Ist die folgende Formel zur Definition der...
Ich möchte eine Interventionsanalyse durchführen, um die Ergebnisse einer politischen Entscheidung über den Verkauf von Alkohol im Laufe der Zeit zu quantifizieren. Ich bin jedoch ziemlich neu in der Zeitreihenanalyse, daher habe ich einige Anfängerfragen. Eine Untersuchung der Literatur zeigt,...
Ich habe die ARIMA-Modelle an die ursprüngliche Zeitreihe angepasst, und das beste Modell ist ARIMA (1,1,0). Jetzt möchte ich die Serie von diesem Modell simulieren. Ich habe das einfache AR (1) -Modell geschrieben, konnte aber nicht verstehen, wie der Unterschied innerhalb des ARI-Modells (1,1,0)...
Chris Chatfield, dessen viele hochwertige Bücher und Papiere ich gerne gelesen habe, gibt in (1) folgende Ratschläge: Zum Beispiel sollte wahrscheinlich die Wahl zwischen ARIMA-Zeitreihenmodellen mit niedrigen und ungefähr gleichen AIC-Werten getroffen werden, bei denen nicht der minimale AIC...
r=max(p,q+1)r=max(p,q+1)r = \max(p,q+1)yt- μ= ϕ1( yt - 1- μ ) + ϕ2( yt - 2- μ ) + . . . +ϕ3( yt - 3- μ )+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1.yt−μ=ϕ1(yt−1−μ)+ϕ2(yt−2−μ)+...+ϕ3(yt−3−μ)+ϵt+θ1ϵt−1+...+θr−1ϵt−r+1. \begin{aligned} y_t -\mu &= \phi_1(y_{t-1} -\mu) + \phi_2(y_{t-2} -\mu) + ... + \phi_3(y_{t-3} -\mu)...
Meine Frage betrifft den konzeptionellen Unterschied zwischen Holt-Winters und ARIMA. Holt-Winters ist meines Wissens ein Sonderfall von ARIMA. Aber wann wird ein Algorithmus dem anderen vorgezogen? Vielleicht ist Holt-Winters inkrementell und dient daher als Inline-Algorithmus (schneller)? Ich...
Ich habe eine monatliche Zeitreihe mit einer Intervention und möchte die Auswirkung dieser Intervention auf das Ergebnis quantifizieren. Mir ist klar, dass die Serie ziemlich kurz ist und der Effekt noch nicht abgeschlossen ist. Die Daten cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L,...
Auf der Wikipedia- Seite heißt es, dass Box-Jenkins eine Methode ist, um ein ARIMA-Modell an eine Zeitreihe anzupassen. Wenn ich nun ein ARIMA-Modell an eine Zeitreihe anpassen möchte, öffne ich SAS, rufe auf proc ARIMA, gebe die Parameter und SAS gibt mir AR- und MA-Koeffizienten. Jetzt kann ich...