Czy istnieje wyraźna różnica między prognozami w próbie a pseudo prognozami poza próbą . Oba mają na celu ocenę i porównanie modeli
Czy istnieje wyraźna różnica między prognozami w próbie a pseudo prognozami poza próbą . Oba mają na celu ocenę i porównanie modeli
Mam binarne szeregi czasowe z 1, gdy samochód się nie porusza, i 0, gdy samochód się porusza. Chcę zrobić prognozę dla horyzontu czasowego do 36 godzin do przodu i dla każdej godziny. Moje pierwsze podejście polegało na użyciu Naiwnego Bayesa przy użyciu następujących danych wejściowych: t-24...
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...
Pakiet MARSS w R oferuje funkcję dynamicznej analizy czynnikowej. W tym pakiecie dynamiczny model czynnikowy jest zapisany jako specjalna forma modelu przestrzeni stanów i zakładają one wspólne trendy zgodne z procesem AR (1). Ponieważ nie znam tych dwóch metod, mam dwa pytania: Czy dynamiczna...
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...
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...
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...
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...
Pełne ujawnienie: nie jestem statystykiem ani nie twierdzę, że nim jestem. Jestem skromnym administratorem IT. Graj ze mną delikatnie. :) Odpowiadam za zbieranie i prognozowanie wykorzystania miejsca na dysku dla naszego przedsiębiorstwa. Gromadzimy nasze wykorzystanie pamięci co miesiąc i...
Szukam modelu między cenami energii a pogodą. Mam cenę MWatt kupioną między krajami Europy i wiele wartości pogodowych (pliki Grib). Co godzinę przez okres 5 lat (2011-2015). Cena za dzień To jest dziennie przez jeden rok. Mam to na godziny przez 5 lat. Przykład pogody 3Dscatterplot, w...
Załóżmy, że mam trochę ponad 20 000 miesięcznych szeregów czasowych od stycznia do 05 grudnia. Każdy z nich reprezentuje globalne dane dotyczące sprzedaży innego produktu. Co jeśli zamiast obliczać prognozy dla każdego z nich, chciałbym skoncentrować się tylko na niewielkiej liczbie produktów,...
Czytając artykuł „Prognozowanie w skali” (narzędzie prognostyczne FBProphet, patrz https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) natknąłem się na termin „rzadkie wcześniejsze”. Autorzy wyjaśniają, że używali takiego „rzadkiego wcześniejszego” do modelowania wektora odchyleń szybkości od pewnego...
Kolejne pytanie o szeregi czasowe ode mnie. Mam zestaw danych, który codziennie rejestruje przypadki przemocy w szpitalu psychiatrycznym w ciągu trzech lat. Z pomocą mojego poprzedniego pytania bawiłem się nim i jestem teraz trochę szczęśliwy. Mam teraz to, że codzienna seria jest bardzo głośna....
Słyszałem trochę o używaniu sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych. Jak mogę porównać, która metoda prognozowania moich szeregów czasowych (dziennych danych detalicznych) jest lepsza: auto.arima (x), ets (x) lub nnetar (x). Mogę porównać auto.arima z ets przez AIC lub BIC. Ale jak...
Próbuję znaleźć sposób korygowania wartości odstających, gdy tylko znajdę je / wykryję w danych szeregów czasowych. Niektóre metody, takie jak nnetar w R, dają pewne błędy dla szeregów czasowych z dużymi / dużymi wartościami odstającymi. Udało mi się już poprawić brakujące wartości, ale wartości...
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,...
Robię badania dotyczące prognozowania szeregów czasowych funkcji gęstości prawdopodobieństwa. Naszym celem jest prognozowanie pliku PDF na podstawie pliku PDF zaobserwowanego w przeszłości (zwykle szacowany). Opracowana przez nas metoda prognozowania sprawdza się całkiem dobrze w badaniach...
Pracuję nad zestawem danych. Po zastosowaniu niektórych technik identyfikacji modelu, wyszłam z modelem ARIMA (0,2,1). Użyłem detectIOfunkcji w pakiecie TSAw R do wykrycia innowacyjnej wartości odstającej (IO) przy 48. obserwacji mojego oryginalnego zestawu danych. Jak włączyć tę wartość...
Problemem, z którym mam do czynienia, jest przewidywanie wartości szeregów czasowych. Patrzę na jeden szereg czasowy naraz i na podstawie np. 15% danych wejściowych chciałbym przewidzieć jego przyszłe wartości. Do tej pory natknąłem się na dwa modele: LSTM (długoterminowa pamięć krótkotrwała;...
Staram się prognozować sprzedaż produktów w automatach. Problem polega na tym, że maszyna jest napełniana w nieregularnych odstępach czasu i przy każdym napełnieniu możemy rejestrować tylko zagregowaną sprzedaż od ostatniego napełnienia maszyny (tj. Nie mamy danych o codziennej sprzedaży)....