Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 6 лет назад . Я работаю над небольшим проектом с одним временным рядом, который измеряет данные о посещениях клиентов...
Я читал бесчисленные посты на этом сайте, которые невероятно против использования пошагового выбора переменных, используя любой критерий, будь то на основе p-значений, AIC, BIC и т. Д. Я понимаю, почему эти процедуры в целом достаточно плохи для выбора переменных. вероятно, знаменитый пост Ганга...
Это основной вопрос о моделях Box-Jenkins MA. Как я понимаю, модель MA - это, в основном, линейная регрессия значений временного ряда относительно предыдущих слагаемых ошибок . То есть наблюдение сначала регрессирует к своим предыдущим значениям а затем одно или несколько значений используются в...
У меня умеренный фон в прогнозировании временных рядов. Я просмотрел несколько книг по прогнозированию и не вижу следующих вопросов, адресованных ни в одной из них. У меня есть два вопроса: Как бы я определил объективно (с помощью статистического теста), имеет ли данный временной ряд:...
Из чтения сообщений на этом сайте я знаю, что есть функция R auto.arima(в forecast пакете ). Я также знаю, что IrishStat , участник этого сайта, создал коммерческий пакет autobox в начале 1980-х годов. Поскольку эти два пакета существуют сегодня и автоматически выбирают модели arima для заданных...
Это длинный пост, поэтому я надеюсь, что вы можете терпеть меня, и, пожалуйста, поправьте меня, где я неправ. Моя цель - составить ежедневный прогноз на основе исторических данных за 3 или 4 недели. Данные представляют собой 15-минутные данные локальной нагрузки одной из трансформаторных линий. У...
Каковы требования стационарности использования регрессии с ошибками ARIMA (динамическая регрессия) для вывода? В частности, у меня есть нестационарная непрерывная переменная исхода , нестационарная непрерывная переменная предиктора и ряд обработки фиктивных переменных . Я хотел бы знать,...
У меня есть месячные данные временных рядов, и я хотел бы сделать прогноз с обнаружением выбросов. Это образец моего набора данных: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 7.91 8.00 7.82 7.90 7.93...
У меня есть временной ряд, который я пытаюсь прогнозировать, для которого я использовал сезонную модель ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Это отличается от того, что R предложил с auto.arima (R-вычисленный ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] был бы более подходящим, я назвал его fit1). Тем не менее, в...
Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...
Я пытаюсь понять, как оцениваются параметры в моделировании ARIMA / Box Jenkins (BJ). К сожалению, ни одна из книг, с которыми я столкнулся, подробно не описывает процедуру оценки, такую как процедура оценки правдоподобия. Я нашел сайт / учебный материал, который был очень полезным. Ниже...
Я использую ежедневные временные ряды данных о продажах, которые содержат около 2 лет ежедневных точек данных. Основываясь на некоторых онлайн-уроках / примерах, я попытался определить сезонность в данных. Кажется, что есть еженедельная, ежемесячная и, вероятно, годовая периодичность / сезонность....
Я знаю о регуляризации типа LASSO, гребня и эластичной сетки в моделях линейной регрессии. Вопрос: Можно ли применить этот (или аналогичный) вид штрафных оценок к моделированию ARIMA (с непустой частью MA)? При построении моделей ARIMA кажется обычным рассмотреть предварительно выбранный...
Я хотел бы провести прогноз на основе ARIMA-модели с несколькими временными рядами с несколькими экзогенными переменными. Поскольку я не настолько опытен в отношении статистики, которую ни RI хотят сохранить, это настолько просто, насколько это возможно (прогноз тренда на 3 месяца достаточно). У...
Я выпускник факультета бизнеса и экономики, который в настоящее время учится на степень магистра в области инженерии данных. Во время изучения линейной регрессии (LR), а затем анализа временных рядов (TS) у меня возник вопрос. Зачем создавать новый метод, т. Е. Временные ряды (ARIMA), вместо...
У меня есть набор данных, включающий спрос на несколько продуктов (1200 продуктов) за 25 периодов, и мне нужно спрогнозировать спрос каждого продукта на следующий период. Сначала я хотел использовать ARIMA и обучать модели для каждого продукта, но из-за количества продуктов и настройки параметров...
При анализе панельных данных я использовал многоуровневые модели со случайными / смешанными эффектами для решения проблем автокорреляции (т. Е. Наблюдения сгруппированы внутри отдельных лиц во времени) с другими параметрами, добавленными для корректировки некоторой спецификации времени и шоков...
Процедура выбора модели Бокса-Дженкинса в анализе временных рядов начинается с рассмотрения автокорреляционных и частичных автокорреляционных функций ряда. Эти графики могут предложить соответствующие и в модели ARMA . Процедура продолжается, предлагая пользователю применить критерии AIC / BIC для...
В R (2.15.2) я однажды установил ARIMA (3,1,3) для временного ряда и один раз ARMA (3,3) для разностных временных рядов. Установленные параметры отличаются, что я приписал методу подбора в ARIMA. Кроме того, подгонка ARIMA (3,0,3) к тем же данным, что и ARMA (3,3), не приведет к идентичным...
Мне нужно автоматизировать прогнозирование временных рядов, и я заранее не знаю особенностей этих рядов (сезонность, тренд, шум и т. Д.). Моя цель не в том, чтобы получить лучшую модель для каждой серии, а в том, чтобы избежать довольно плохих моделей. Другими словами, каждый раз получать небольшие...