Pytanie, które martwiło mnie przez jakiś czas, na które nie wiem jak odpowiedzieć: Każdego dnia mój meteorolog daje procentową szansę na deszcz (załóżmy, że obliczono go na 9000 cyfr i nigdy nie powtórzył żadnej liczby). Każdego dnia pada albo nie pada. Mam lata danych - procent szans względem...
Buduję model VAR do prognozowania ceny aktywów i chciałbym wiedzieć, czy moja metoda jest statystycznie solidna, czy testy, które podałem, są odpowiednie i czy potrzebne są dalsze, aby zapewnić wiarygodną prognozę na podstawie moich zmiennych wejściowych. Poniżej znajduje się mój bieżący proces...
Moja dziewczyna niedawno dostała pracę w sprzedaży i handlu w dużym banku. Zainspirowana jej nową pracą wierzy, że jest w stanie przewidzieć, czy zapasy wzrosną, czy spadną pod koniec miesiąca większe niż przypadek (wierzy, że może to zrobić nawet z 80% dokładnością!) Jestem bardzo sceptyczny....
Po pierwsze, podaje prawdopodobieństwo wyników. Na przykład jego prognozy dotyczące wyborów w USA wynoszą obecnie 82% Clintona vs. 18% Trumpa. Teraz, nawet jeśli Trump wygra, to skąd mam wiedzieć, że nie tylko 18% czasu powinien wygrać? Innym problemem jest to, że jego prawdopodobieństwo zmienia...
Czy ktoś mógłby poprowadzić mnie przez przykład użycia filtrowania DLM Kalmana w R w szeregach czasowych. Powiedzmy, że mam te wartości (wartości kwartalne z roczną sezonowością); jak użyłbyś DLM do przewidywania kolejnych wartości? A tak przy okazji, czy mam wystarczającą ilość danych...
Po przeczytaniu książki Galit Shmueli „Wyjaśnić lub przewidzieć” (2010) zastanawia mnie pozorna sprzeczność. Istnieją trzy przesłanki, AIC - wybór modelu na podstawie BIC (koniec str. 300 - początek str. 301): po prostu, AIC powinien być używany do wybierania modelu przeznaczonego do...
Mam dane szeregów czasowych i użyłem jako modelu do dopasowania danych. jest wskaźnikiem zmienną losową, która jest albo 0 (gdy nie widzę rzadkie zdarzenie) lub 1 (gdy widzę rzadkie zjawisko). W oparciu o wcześniejsze obserwacje, które mam dla , mogę opracować model dla przy użyciu metodologii...
Przeczytałem niezliczoną liczbę postów na tej stronie, które są niezwykle przeciwne stosowaniu stopniowego wyboru zmiennych przy użyciu dowolnego kryterium, niezależnie od tego, czy będzie to oparte na wartościach p, AIC, BIC itp. Rozumiem, dlaczego te procedury są ogólnie dość kiepskie w doborze...
Nie rozumiem, jaka dokładnie jest różnica między prognozami „w próbie” i „poza próbą”? Prognoza w próbie wykorzystuje podzbiór dostępnych danych do prognozowania wartości poza okresem szacowania. Prognoza poza próbą wykorzystuje zamiast tego wszystkie dostępne dane. Czy są one prawidłowe ? Bardzo...
Wzrost liczby zachorowań i zgonów występuje podczas epidemii (nagły wzrost liczby) z powodu krążenia wirusów (jak wirus Zachodniego Nilu w USA w 2002 r.) Lub zmniejszającej się odporności ludzi lub zanieczyszczenia żywności lub wody lub wzrostu liczby komary. Epidemie te będą występować jako...
Chciałbym zbudować algorytm, który byłby w stanie analizować dowolne szeregi czasowe i „automatycznie” wybierać najlepszą tradycyjną / statystyczną metodę prognozowania (i jej parametry) dla analizowanych danych szeregów czasowych. Czy można by zrobić coś takiego? Jeśli tak, czy możesz dać mi...
Mam umiarkowane doświadczenie w prognozowaniu szeregów czasowych. Przejrzałem kilka książek o prognozowaniu i nie widzę w nich odpowiedzi na następujące pytania. Mam dwa pytania: Jak określiłbym obiektywnie (za pomocą testu statystycznego), czy dany szereg czasowy ma: Sezonowość stochastyczna...
Jak oceniasz odpowiedni model prognozy dla szeregów czasowych poprzez wizualną kontrolę wykresów ACF i PACF? Który z nich (tj. ACF lub PACF) informuje AR lub IZ (czy też oba)? Która część wykresów pokazuje sezonową i niesezonową część sezonowego ARIMA? Rozważ funkcje ACF i PCF przedstawione...
Jestem pod wrażeniem forecastpakietu R , a także np. zooPakietu dla nieregularnych szeregów czasowych i interpolacji brakujących wartości. Moja aplikacja jest w zakresie prognozowania ruchu w call center, więc danych w weekendy (prawie) zawsze brakuje (prawie), co można ładnie obsłużyć zoo....
Potrzebuję zasobów, aby zacząć korzystać z sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych. Obawiam się zaimplementowania jakiejś pracy, a następnie stwierdzenia, że znacznie przekroczyły potencjał swoich metod. Więc jeśli masz doświadczenie z metodami, które sugerujesz, będzie to jeszcze...
Pracuję nad alogorytmem w R, aby zautomatyzować miesięczne obliczanie prognozy. Korzystam między innymi z funkcji ets () z pakietu prognozy do obliczania prognozy. Działa bardzo dobrze. Niestety, dla niektórych konkretnych szeregów czasowych wynik, który otrzymuję jest dziwny. Poniżej znajduje...
Mam miesięczne dane szeregów czasowych i chciałbym robić prognozy z wykrywaniem wartości odstających. Oto przykład mojego zestawu danych: 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...
To jest długi post, więc mam nadzieję, że poradzisz sobie ze mną i popraw mnie tam, gdzie się mylę. Moim celem jest tworzenie dziennej prognozy na podstawie danych historycznych z 3 lub 4 tygodni. Dane to 15 minutowe dane lokalnego obciążenia jednej z linii transformatora. Mam problem ze...
Muszę prognozować następujące 4 zmienne dla 29. jednostki czasu. Mam dane historyczne o wartości około 2 lat, gdzie 1, 14 i 27 to ten sam okres (lub pora roku). Na koniec dokonuję dekompozycji w stylu Oaxaca-Blindera na , , i p .w d w c pW.W.Ww dwrewdw cwdowcppp time W wd wc p 1 4.920725 4.684342...
Jestem nowy na stronie i całkiem nowy w statystykach. R. Pracuję nad projektem dla college'u w celu znalezienia korelacji między poziomem opadów deszczu i przepływu wody w rzekach. Po udowodnieniu korelacji chcę ją przewidzieć / przewidzieć. Dane Mam zestaw danych z kilku lat (pobieranych co 5...