Ich verwende eine tägliche Zeitreihe von Verkaufsdaten, die etwa 2 Jahre tägliche Datenpunkte enthält. Anhand einiger Online-Tutorials / Beispiele habe ich versucht, die Saisonalität in den Daten zu identifizieren. Es scheint eine wöchentliche, monatliche und wahrscheinlich jährliche Periodizität /...
Ich habe diese Frage auf der Matemathics Stack Exchange-Website gestellt und es wurde empfohlen, sie hier zu stellen. Ich arbeite an einem Hobbyprojekt und benötige Hilfe bei folgendem Problem. Ein bisschen Kontext Angenommen, es gibt eine Sammlung von Artikeln mit einer Beschreibung der Funktionen...
Kontext: Ich habe eine Gruppe von Websites, auf denen ich die Anzahl der Besuche täglich aufzeichne: 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, 4, 2, 2, 5, 3, 30, 50, 30, 30, 25, 40, .. } ... Wn Allgemeine Frage: Wie...
Ich versuche zu verstehen, wie die Parameter in ARIMA-Modellierung / Box Jenkins (BJ) geschätzt werden. Leider beschreibt keines der Bücher, auf die ich gestoßen bin, das Schätzverfahren wie das Log-Likelihood-Schätzverfahren im Detail. Ich fand die Website / das Lehrmaterial sehr hilfreich. Es...
MAD = Mittlere absolute Abweichung MSE = Mittlerer quadratischer Fehler Ich habe Vorschläge von verschiedenen Stellen gesehen, dass MSE trotz einiger unerwünschter Eigenschaften verwendet wird (z. B. http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , das auf Seite 8 heißt. "Es wird allgemein angenommen,...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Ich arbeite an einer Zeitreihe, deren Werte streng positiv sind . Bei der Arbeit mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konnte ich keine einfache Möglichkeit finden, streng positive Prognosen zu erzielen. Ich verwende R für meine Vorhersagen, und alles, was ich finden konnte, war...
Geschlossen . Diese Frage muss gezielter gestellt werden . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten ....
Ich muss oft in monatlichen Datenreihen für zukünftige Perioden prognostizieren. Zur Berechnung des Konfidenzintervalls bei Alpha für den nächsten Zeitraum in der Zeitreihe stehen Formeln zur Verfügung, die jedoch niemals die Behandlung des zweiten Zeitraums und des dritten usw. einschließen. Ich...
Es scheint keinen Standard für den Umgang mit fehlenden Daten im Kontext der Modellfamilie der exponentiellen Glättung zu geben. Insbesondere die R-Implementierung mit dem Namen ets im Prognosepaket scheint die längste Folge ohne fehlende Daten zu haben, und das Buch "Forecasting with Exponential...
Ich muss die Vorhersage von Zeitreihen automatisieren und kenne die Merkmale dieser Reihen (Saisonalität, Trend, Rauschen usw.) nicht im Voraus. Mein Ziel ist es nicht, für jede Serie das bestmögliche Modell zu erhalten, sondern ziemlich schlechte Modelle zu vermeiden. Mit anderen Worten, jedes...
Die Daten: Ich habe kürzlich an der Analyse der stochastischen Eigenschaften eines räumlich-zeitlichen Feldes von Prognosefehlern für die Windkraftproduktion gearbeitet. Formal kann man sagen, dass es sich um einen Prozess handelt zweimal in der Zeit (mittundh) und einmal im Raum...
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....
Ich mache eine Prognose in R mit Rob Hyndmans Prognosepaket . Das zum Paket gehörende Papier finden Sie hier . In dem Artikel implementieren die Autoren die Algorithmen nach der Erläuterung der automatischen Vorhersagealgorithmen auf demselben Datensatz. Nach der Schätzung eines exponentiellen...
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 ein Vorhersagemodell für eine Zeitreihe und möchte den Vorhersagefehler außerhalb der Stichprobe berechnen. Im Moment ist die Strategie, die ich verfolge, die auf Rob Hyndmans Blog (am Ende der Seite) vorgeschlagene Strategie (unter der Annahme einer Zeitreihe und eines Trainingssatzes der...
Dies ist eine etwas flippige Frage, aber ich habe ein ernstes Interesse an der Antwort. Ich arbeite in einer psychiatrischen Klinik und habe drei Jahre lang Daten, die täglich auf jeder Station in Bezug auf das Ausmaß der Gewalt auf dieser Station erhoben werden. Das Modell, das zu diesen Daten...
Das MARSS-Paket in R bietet Funktionen für die dynamische Faktoranalyse. In diesem Paket wird das dynamische Faktormodell als spezielle Form des Zustandsraummodells geschrieben und es wird davon ausgegangen, dass die allgemeinen Trends dem AR (1) -Prozess folgen. Da ich mit diesen beiden Methoden...
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...
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...