Я приспособил модель ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) к временному ряду журнальных цен курса AUD / USD, выбранных с интервалом в одну минуту в течение нескольких лет, что дало мне более двух миллион точек данных, по которым можно оценить модель. Набор данных доступен здесь . Для ясности, это была модель...
Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...
Когда я начал читать о фильтре Калмана, он подумал, что это особый случай модели ARIMA (а именно ARIMA (0,1,1)). Но на самом деле кажется, что ситуация сложнее. Прежде всего, ARIMA можно использовать для прогнозирования, а фильтр Калмана - для фильтрации. Но разве они не тесно связаны? Вопрос:...
Я месяцами работал над краткосрочным прогнозированием нагрузки и использованием климатических / погодных данных для повышения точности. У меня есть опыт работы в области компьютерных наук, и поэтому я стараюсь не делать больших ошибок и несправедливых сравнений, работая с инструментами статистики,...
Я немного слышал об использовании нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Как я могу сравнить, какой метод для прогнозирования моих временных рядов (ежедневные данные о розничных продажах) лучше: auto.arima (x), ets (x) или nnetar (x). Я могу сравнить auto.arima с ETS по AIC или BIC....
Я проверил ответ на этот вопрос на stats.stackexchange: Какие хорошие ресурсы предоставляют историю статистики? Действительно, книга Стиглера «Статистика на столе» выглядит превосходно, и я с нетерпением жду ее прочтения. Но меня больше интересует разработка современных моделей ARIMA. Я думаю, я...
Я довольно новичок в статистике и R. Я хотел бы знать процесс определения параметров ARIMA для моего набора данных. Можете ли вы помочь мне понять то же самое, используя R и теоретически (если это возможно)? Данные варьируются с 12 января по 14 марта и отображают ежемесячные продажи. Вот набор...
На странице Википедии говорится, что Box-Jenkins - это метод подгонки модели ARIMA к временному ряду. Теперь, если я хочу приспособить модель ARIMA к временному ряду, я открою SAS, вызову proc ARIMA, предоставлю параметры а SAS даст мне коэффициенты AR и MA. Теперь я могу попробовать разные...
Я просто хочу проверить, правильно ли я интерпретирую графики ACF и PACF: Данные соответствуют ошибкам, сгенерированным между фактическими точками данных и оценками, сгенерированными с использованием модели AR (1). Я посмотрел на ответ здесь: Оценить коэффициенты ARMA путем проверки ACF и PACF...
Как я могу получить p,d and qзначения в ARIMA(p,d,q)модели по оценкам auto.arima(mytimeseries)? arima_model <- auto.arima (mytimeseries, ic = 'bic') Если мы посмотрим на вывод arima_model $ арма мы получили, [1] 1 0 0 0 1 2 0 Какое значение имеют цифры в приведенной выше...
Это должно прийти вверх - прогнозирование вещей, которые застряли между 0 и 1. В моей серии я подозреваю, что компонент авторегрессии, а также компонент среднего обращения, поэтому я хочу что-то, что я могу интерпретировать, как ARIMA - но я не хочу, чтобы в будущем он снизился до 1000% , Вы просто...
Проблема, с которой я имею дело, заключается в прогнозировании значений временных рядов. Я смотрю на один временной ряд за раз и на основе, например, 15% входных данных, я хотел бы предсказать его будущие значения. До сих пор я сталкивался с двумя моделями: LSTM (долговременная кратковременная...
Мои данные - это временной ряд занятого населения, L, и временной интервал, год. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058...
Поскольку мы не можем соответствовать модели ARIMA, когда допущение о постоянной дисперсии нарушается, какую модель можно использовать для соответствия одномерным временным...
Поскольку я перехожу к прогнозированию с использованием моделей ARIMA, я пытаюсь понять, как можно улучшить прогноз на основе соответствия ARIMA сезонности и отклонениям. Мои данные представляют собой следующие временные ряды (более 3 лет, с явной тенденцией к росту и видимой сезонностью, которая,...
У меня есть ежемесячные данные с 1993 по 2015 год, и я хотел бы сделать прогноз на этих данных. Я использовал пакет tsoutliers для определения выбросов, но я не знаю, как мне продолжать прогнозировать с моим набором данных. Это мой код: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC"))...
Я пытаюсь моделировать и прогнозировать временные ряды, которые являются циклическими, а не сезонными (то есть существуют сезоноподобные модели, но не с фиксированным периодом). Это должно быть возможно сделать с использованием модели ARIMA, как упомянуто в разделе 8.5 « Прогнозирование: принципы и...
Недавно я повторил свои знания о временных рядах и понял, что машинное обучение в основном дает только прогнозы на шаг впереди. Под прогнозами на шаг впереди я подразумеваю прогнозы, которые, например, если у нас есть почасовые данные, используют данные с 10:00 для прогнозирования 11:00 и 11:00 для...
Я занимаюсь моделированием ARIMA, дополненным экзогенными переменными для целей рекламного моделирования, и мне трудно объяснить это бизнес-пользователям. В некоторых случаях программные пакеты заканчиваются простой передаточной функцией, то есть параметром * Exogenous Variable. В этом случае...
Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot)...