Pertanyaan yang diberi tag «forecasting»

Saya tertarik pada pemilihan model dalam pengaturan deret waktu. Untuk konkret, anggaplah saya ingin memilih model ARMA dari kumpulan model ARMA dengan pesanan lag yang berbeda. Maksud utamanya adalah perkiraan . Pemilihan model dapat dilakukan oleh validasi silang, penggunaan kriteria informasi (AIC, BIC), antara metode lainnya. Rob J. Hyndman menyediakan …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

Saya memiliki deret waktu yang berisi komponen musiman ganda dan saya ingin menguraikan deret tersebut menjadi komponen deret waktu berikut (tren, komponen musiman 1, komponen musiman 2, dan komponen tidak teratur). Sejauh yang saya tahu, prosedur STL untuk mendekomposisi seri dalam R hanya memungkinkan satu komponen musiman, jadi saya telah …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Mean absolute scaled error (MASE) adalah ukuran akurasi perkiraan yang diajukan oleh Koehler & Hyndman (2006) . M.A SE= MA EM.A Ei n - s a m p l e ,n ai v eM.SEBUAHSE=M.SEBUAHEM.SEBUAHEsayan-sSebuahmhalle,nSebuahsayaveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} di mana adalah kesalahan absolut rata-rata yang dihasilkan oleh perkiraan aktual; sementara adalah kesalahan …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Terkunci . Pertanyaan ini dan jawabannya dikunci karena pertanyaannya di luar topik tetapi memiliki signifikansi historis. Saat ini tidak menerima jawaban atau interaksi baru. Saya telah membuat model linear dalam R: mod = lm(train_y ~ train_x). Saya ingin memberikan daftar X dan mendapatkan Y yang diprediksi / diperkirakan / diprakirakan. …

21 r  forecasting  linear-model 

Sebuah pertanyaan yang mengganggu saya selama beberapa waktu, yang saya tidak tahu bagaimana mengatasinya: Setiap hari, petugas cuaca saya memberikan persentase kemungkinan hujan (mari kita anggap itu dihitung hingga 9000 digit dan dia tidak pernah mengulangi angka). Setiap hari berikutnya, hujan atau hujan. Saya memiliki data bertahun-tahun - peluang persen …

20 hypothesis-testing  forecasting 

Dari buku Forecasting: Principles and Practice oleh Rob J Hyndman dan George Athanasopoulos , khususnya bagian tentang pengukuran akurasi : Metode perkiraan yang meminimalkan MAE akan menghasilkan perkiraan median, sedangkan meminimalkan RMSE akan mengarah pada perkiraan rata-rata. Bisakah seseorang memberikan penjelasan intuitif mengapa meminimalkan MAE mengarah pada peramalan median dan …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Pacar saya baru-baru ini mendapatkan pekerjaan melakukan penjualan dan perdagangan di bank besar. Didukung oleh pekerjaan barunya, dia percaya bahwa dia dapat memprediksi apakah stok akan naik atau turun pada akhir bulan lebih besar daripada peluang (dia percaya dia bahkan dapat melakukannya dengan akurasi 80%!) Saya sangat skeptis. Kami telah …

19 probability  forecasting  finance 

Pertama, ia memberikan probabilitas hasil. Jadi, misalnya, prediksinya untuk pemilihan AS saat ini adalah 82% Clinton vs 18% Trump. Sekarang, bahkan jika Trump menang, bagaimana saya tahu bahwa itu bukan hanya 18% dari waktu yang seharusnya dia menangkan? Masalah lainnya adalah probabilitasnya berubah seiring waktu. Jadi pada 31 Juli, hampir …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Bisakah seseorang memandu saya melalui contoh tentang cara menggunakan filter DLM Kalman dalam R pada seri waktu. Katakanlah saya memiliki nilai-nilai ini (nilai triwulanan dengan musiman tahunan); bagaimana Anda menggunakan DLM untuk memprediksi nilai selanjutnya? Dan BTW, apakah saya memiliki data historis yang cukup (berapa minimum)? 89 2009Q1 82 2009Q2 …

19 r  time-series  forecasting 

Saya sedang membangun model VAR untuk memperkirakan harga suatu aset dan ingin tahu apakah metode saya baik secara statistik, apakah tes yang saya sertakan relevan atau tidak, dan jika lebih banyak diperlukan untuk memastikan perkiraan yang andal berdasarkan variabel input saya. Di bawah ini adalah proses saya saat ini untuk …

19 r  forecasting  modeling  var 

Setelah membaca Galit Shmueli "To Explain or to Predict" (2010) saya bingung dengan kontradiksi yang nyata. Ada tiga tempat, Pilihan model berbasis AIC- dibandingkan BIC (akhir hal. 300 - awal hal. 301): sederhananya, AIC harus digunakan untuk memilih model yang dimaksudkan untuk prediksi sedangkan BIC harus digunakan untuk memilih model …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Saya punya data deret waktu dan saya menggunakan sebagai model agar sesuai dengan data. The merupakan variabel random indikator yang baik 0 (ketika saya tidak melihat peristiwa langka) atau 1 (ketika saya melihat peristiwa langka). Berdasarkan pengamatan sebelumnya yang saya miliki untuk , saya dapat mengembangkan model untuk menggunakan metodologi …

18 time-series  forecasting  simulation 

Saya ingin membangun sebuah algoritma yang akan dapat menganalisis deret waktu dan "secara otomatis" memilih metode peramalan tradisional / statiskal terbaik (dan parameternya) untuk data deret waktu yang dianalisis. Mungkinkah melakukan hal seperti ini? Jika ya, dapatkah Anda memberi saya beberapa tips tentang bagaimana hal ini dapat didekati?

18 time-series  forecasting  python 

Saya telah membaca posting yang tak terhitung jumlahnya di situs ini yang sangat menentang penggunaan seleksi bertahap variabel menggunakan segala jenis kriteria apakah itu berbasis p-nilai, AIC, BIC, dll. Saya mengerti mengapa prosedur ini secara umum, sangat buruk untuk pemilihan variabel. Pos gung yang mungkin terkenal di sini dengan jelas …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Peningkatan jumlah kasus dan kematian terjadi selama epidemi (peningkatan mendadak dalam jumlah) karena sirkulasi virus (seperti Virus West Nile di AS pada tahun 2002) atau penurunan resistensi orang atau kontaminasi makanan atau air atau peningkatan jumlah nyamuk. Epidemi ini akan muncul sebagai outlier yang dapat terjadi setiap 1 hingga 5 …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers