Buduję modele ARIMA dla niektórych danych wiatru / fal. Buduję osobny model dla każdej zmiennej. Dwie zmienne, które muszę modelować, to kierunek fali i wiatru. Wartości podano w stopniach (0–360 °). Czy jest możliwe modelowanie tego typu danych, gdy przedział wartości jest okrągły? Jeśli nie, to...
Od ponad 2 lat pracuję nad różnymi seriami czasowymi. Czytałem w wielu artykułach, że ACF służy do identyfikacji kolejności terminu MA, a PACF dla AR. Istnieje ogólna zasada, że dla MA opóźnienie, w którym ACF nagle się wyłącza, jest rzędu MA i podobnie dla PACF i AR. Oto jeden z artykułów,...
W R (2.15.2) dopasowałem raz ARIMA (3,1,3) na szeregu czasowym i raz ARMA (3,3) na raz zróżnicowanym szeregu czasowym. Dopasowane parametry różnią się, co przypisałem metodzie dopasowania w ARIMA. Ponadto dopasowanie ARIMA (3,0,3) do tych samych danych co ARMA (3,3) nie da identycznych parametrów,...
Muszę zautomatyzować prognozowanie szeregów czasowych i nie znam z góry cech tych szeregów (sezonowość, trend, hałas itp.). Moim celem nie jest uzyskanie najlepszego możliwego modelu dla każdej serii, ale uniknięcie całkiem złych modeli. Innymi słowy, otrzymywanie drobnych błędów za każdym razem...
Próbowałem nauczyć się i stosować modele ARIMA. Czytałem doskonały tekst na temat ARIMA autorstwa Pankratza - Prognozowanie przy użyciu Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . W tekście autor podkreśla przede wszystkim oszczędność w wyborze modeli ARIMA. Zacząłem grać z...
Mam dość przewidywalne dzienne szeregi czasowe z tygodniową sezonowością. Jestem w stanie wymyślić prognozy, które wydają się dość dokładne (potwierdzone przez krzyżową weryfikację), gdy nie ma wakacji. Jednak gdy są święta, mam następujące problemy: W mojej prognozie dostaję niezerowe liczby...
Mam serię zoo z wieloma brakującymi wartościami. Czytałem, że auto.arimamożna przypisać te brakujące wartości? Czy ktoś może mnie nauczyć, jak to zrobić? wielkie dzięki! Próbowałem tego, ale bez powodzenia: fit <-
Mam pytanie / zamieszanie dotyczące stacjonarnych serii wymaganych do modelowania za pomocą ARIMA (X). Myślę o tym bardziej w kategoriach wnioskowania (efekt interwencji), ale chciałbym wiedzieć, czy prognozowanie kontra wnioskowanie ma jakikolwiek wpływ na odpowiedź. Pytanie: Wszystkie wstępne...
Biorąc pod uwagę następujące dwa szeregi czasowe ( x , y ; patrz poniżej), jaka jest najlepsza metoda modelowania związku między długoterminowymi trendami w tych danych? Oba szeregi czasowe mają znaczące testy Durbina-Watsona, gdy są modelowane jako funkcja czasu i żadne z nich nie jest...
Ważna edycja: Chciałbym jak dotąd podziękować Dave'owi i Nickowi za ich odpowiedzi. Dobrą wiadomością jest to, że dostałem pętlę do pracy (zasada zapożyczona z postu prof. Hydnmana na temat prognozowania partii). Aby skonsolidować zaległe zapytania: a) Jak zwiększyć maksymalną liczbę iteracji dla...
Niedawno odświeżyłem swoją wiedzę na temat prognozowania, pracując nad niektórymi miesięcznymi prognozami w pracy i czytając książkę Roba Hyndmana, ale jedyne miejsce, w którym walczę, to kiedy zastosować model wygładzania wykładniczego w porównaniu z modelem ARIMA. Czy istnieje ogólna zasada, w...
Chciałbym przeprowadzić analizę interwencyjną w celu oszacowania wyników decyzji politycznej dotyczącej sprzedaży alkoholu w czasie. Jestem jednak całkiem nowy w analizie szeregów czasowych, więc mam kilka pytań dla początkujących. Analiza literatury ujawnia, że inni badacze wykorzystali ARIMA...
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) \\ &+ \epsilon_t +...
Mam szereg czasowy ytyty_ti chciałbym modelować to jako proces ARFIMA (alias FARIMA). Jeśli jest zintegrowane z (ułamkowym) rzędem , chciałbym różnicować go ułamkowo, aby stał się nieruchomy.ytyty_trered Pytanie : czy następujący wzór definiujący różnicowanie ułamkowe jest poprawny? Δreyt: =yt-...
Dopasowałem modele ARIMA do oryginalnej serii czasowej, a najlepszym modelem jest ARIMA (1,1,0). Teraz chcę zasymulować serię z tego modelu. Napisałem prosty model AR (1), ale nie mogłem zrozumieć, jak dostosować różnicę w modelu ARI (1,1,0). Następujący kod R dla serii AR (1) to: phi= -0.7048...
Mam comiesięczny szereg czasowy z interwencją i chciałbym oszacować wpływ tej interwencji na wynik. Zdaję sobie sprawę, że seria jest raczej krótka, a efekt nie jest jeszcze zakończony. Dane cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L,...
Moje pytanie dotyczy różnic koncepcyjnych między Holt-Winters a ARIMA. O ile rozumiem, Holt-Winters jest szczególnym przypadkiem ARIMA. Ale kiedy preferowany jest jeden algorytm? Być może Holt-Winters jest inkrementalny i dlatego służy jako wbudowany (szybszy) algorytm? Czekam na wgląd...
Chris Chatfield, którego wiele wysokiej jakości książek i artykułów lubiłem czytać, w (1) udziela następujących rad: Na przykład prawdopodobnie należy dokonać wyboru między modelami szeregów czasowych ARIMA o niskich i w przybliżeniu równych wartościach AIC, nie na podstawie tego, co daje...
Od miesięcy pracuję nad krótkoterminowym prognozowaniem obciążenia i wykorzystaniem danych klimatycznych / pogodowych w celu zwiększenia dokładności. Mam wykształcenie informatyczne i dlatego staram się nie popełniać dużych błędów i niesprawiedliwych porównań, pracując z narzędziami statystycznymi,...
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w...