Pertanyaan yang diberi tag «arima»

The Wikipedia Halaman mengatakan bahwa Box-Jenkins adalah metode pas model ARIMA untuk seri waktu. Sekarang, jika saya ingin mencocokkan model ARIMA ke deret waktu, saya akan membuka SAS, menelepon proc ARIMA, menyediakan parameter dan SAS akan memberi saya koefisien AR dan MA. Sekarang, saya dapat mencoba berbagai kombinasi p , …

10 time-series  arima  sas  aic  box-jenkins 

Saya cukup baru dalam hal statistik dan R. Saya ingin mengetahui proses untuk menentukan parameter ARIMA untuk dataset saya. Bisakah Anda membantu saya mencari tahu menggunakan R yang sama dan secara teoritis (jika mungkin)? Rentang data dari Jan-12 hingga Mar-14 dan menggambarkan penjualan bulanan. Berikut kumpulan data: 99 58 52 …

10 r  arima  box-jenkins 

Saya telah mendengar sedikit tentang menggunakan jaringan saraf untuk memperkirakan deret waktu. Bagaimana saya bisa membandingkan, metode mana untuk meramalkan seri waktu saya (data ritel harian) yang lebih baik: auto.arima (x), ets (x) atau nnetar (x). Saya dapat membandingkan auto.arima dengan ets oleh AIC atau BIC. Tetapi bagaimana saya bisa …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan pencilan ini ke dalam model saya sehingga saya dapat menggunakannya untuk …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Saya telah bekerja selama berbulan-bulan tentang peramalan beban jangka pendek dan penggunaan data iklim / cuaca untuk meningkatkan akurasi. Saya memiliki latar belakang ilmu komputer dan untuk alasan ini saya mencoba untuk tidak membuat kesalahan besar dan perbandingan yang tidak adil bekerja dengan alat statistik seperti model ARIMA. Saya ingin …

10 time-series  forecasting  arima 

Ketika saya mulai membaca tentang filter Kalman ia berpikir bahwa itu adalah kasus khusus model ARIMA (yaitu ARIMA (0,1,1)). Tapi sebenarnya situasinya sepertinya lebih rumit. Pertama-tama, ARIMA dapat digunakan untuk prediksi dan filter Kalman untuk penyaringan. Tapi bukankah mereka terkait erat? Pertanyaan: Apa hubungan antara filter ARIMA dan Kalman? Apakah …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

Saya hanya ingin memeriksa apakah saya menginterpretasikan plot ACF dan PACF dengan benar: Data terkait dengan kesalahan yang dihasilkan antara titik data aktual dan perkiraan yang dihasilkan menggunakan model AR (1). Saya telah melihat jawabannya di sini: Perkirakan koefisien ARMA melalui inspeksi ACF dan PACF Setelah membaca bahwa tampaknya kesalahan …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Saya telah memeriksa jawaban untuk pertanyaan ini di stats.stackexchange: Apa sumber daya yang baik yang menyediakan sejarah statistik? Memang, buku Stigler "Statistics on the Table" terlihat bagus dan saya tak sabar untuk membacanya. Tapi saya lebih tertarik pada pengembangan model ARIMA modern. Saya rasa saya ingat pernah mendengar bahwa banyak …

10 time-series  references  arima  history 

Ini harus muncul --- peramalan hal-hal yang macet antara 0 dan 1. Dalam seri saya, saya mencurigai komponen auto-regresi, dan juga komponen reverting-berarti, jadi saya ingin sesuatu yang saya bisa menafsirkan seperti ARIMA --- tapi saya tidak ingin itu melesat hingga 1000% di masa depan . Apakah Anda hanya menggunakan …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Saya akhir-akhir ini memanfaatkan kembali pengetahuan dalam Time Series dan menyadari bahwa pembelajaran mesin sebagian besar hanya memberikan perkiraan satu langkah di depan. Dengan prakiraan satu langkah ke depan yang saya maksud adalah prakiraan yang, misalnya, jika kita memiliki data per jam, gunakan data dari jam 10 pagi hingga jam …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Saya mencoba memodelkan dan memperkirakan deret waktu yang bersifat siklik daripada musiman (yaitu ada pola yang mirip musim, tetapi tidak dengan periode tetap). Ini harus dimungkinkan untuk dilakukan dengan menggunakan model ARIMA, sebagaimana disebutkan dalam Bagian 8.5 dari Peramalan: prinsip dan praktik : Nilai penting jika data menunjukkan siklus. Untuk …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

Masalah yang saya hadapi adalah memprediksi nilai deret waktu. Saya melihat satu seri waktu dan berdasarkan pada misalnya 15% dari data input, saya ingin memprediksi nilai-nilai masa depannya. Sejauh ini saya telah menemukan dua model: LSTM (memori jangka pendek; kelas jaringan saraf berulang) ARIMA Saya sudah mencoba keduanya dan membaca …

9 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

Saya sudah mendapatkan data bulanan dari tahun 1993 hingga 2015 dan ingin melakukan perkiraan data ini. Saya menggunakan paket tsoutliers untuk mendeteksi outliers, tetapi saya tidak tahu bagaimana cara melanjutkan perkiraan dengan set data saya. Ini kode saya: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Ini adalah output saya dari paket tsoutliers ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] Coefficients: sma1 …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers