Pertanyaan yang diberi tag «forecasting»

Saya baru-baru ini menyegarkan pengetahuan peramalan saya sambil mengerjakan ramalan bulanan di tempat kerja dan membaca buku Rob Hyndman, tetapi satu-satunya tempat saya berjuang adalah ketika menggunakan model perataan eksponensial vs model ARIMA. Apakah ada aturan praktis di mana Anda harus menggunakan satu metodologi vs yang lain? Juga, karena Anda …

12 forecasting  arima  exponential-smoothing 

Saya telah mengoperasikan bisnis online selama dua tahun berturut-turut sekarang, jadi saya memiliki data penjualan bulanan selama sekitar dua tahun. Bisnis saya untuk setiap bulan tentu saja dipengaruhi oleh ayunan musiman (berkinerja lebih baik saat Natal, dll), dan mungkin beberapa faktor lain yang tidak saya sadari. Untuk memprediksi penjualan di …

12 time-series  forecasting 

Sunting utama: Saya ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Dave & Nick sejauh ini atas tanggapan mereka. Kabar baiknya adalah bahwa saya mendapatkan loop untuk bekerja (prinsip dipinjam dari posting Prof Hydnman pada peramalan batch). Untuk mengkonsolidasikan kueri yang beredar: a) Bagaimana cara meningkatkan jumlah iterasi maksimum untuk auto.arima …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

Paket MARSS di R menawarkan fungsi untuk analisis faktor dinamis. Dalam paket ini, model faktor dinamis ditulis sebagai bentuk khusus dari model ruang negara dan mereka menganggap tren umum mengikuti proses AR (1). Karena saya tidak terlalu mengenal kedua metode itu, saya datang dengan dua pertanyaan: Apakah Analisis Faktor Dinamis …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

Seringkali saya melihat penulis memperkirakan model "perbedaan log", misalnya catatan( yt) - log( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βxtcatatan⁡(yt)-catatan⁡(yt-1)=catatan⁡(yt/yt-1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Saya setuju ini sesuai untuk menghubungkan dengan perubahan persentase dalam sementara adalah .y t log ( …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Saya mencoba metode peramalan dan ingin memeriksa apakah metode saya benar atau tidak. Studi saya membandingkan berbagai jenis reksa dana. Saya ingin menggunakan indeks GCC sebagai patokan untuk salah satu dari mereka tetapi masalahnya adalah bahwa indeks GCC berhenti pada September 2011 dan studi saya adalah dari Januari 2003 hingga …

12 time-series  forecasting  missing-data 

Saya mencari model antara stockprices energi dan cuaca. Saya memiliki harga MWatt yang dibeli antara negara-negara Eropa, dan banyak nilai pada cuaca (file Grib). Setiap jam dalam jangka waktu 5 tahun (2011-2015). Harga / hari Ini per hari selama satu tahun. Saya memiliki ini per jam pada 5 tahun. Contoh …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

Chris Chatfield, yang banyak buku dan makalahnya yang berkualitas, saya senang membaca, dalam (1) memberikan saran berikut: Sebagai contoh, pilihan antara model deret waktu ARIMA dengan nilai AIC yang rendah dan kira-kira sama mungkin harus dibuat, bukan yang memberikan AIC minimum, tetapi yang memberikan perkiraan terbaik dari data tahun terakhir. …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)mungkin menghasilkan (sedikit) hasil yang …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Pengungkapan penuh: Saya bukan ahli statistik, saya juga tidak mengaku sebagai ahli statistik. Saya seorang administrator TI rendahan. Tolong, mainlah dengan saya. :) Saya bertanggung jawab untuk mengumpulkan dan memperkirakan penggunaan penyimpanan disk untuk perusahaan kami. Kami mengumpulkan penggunaan penyimpanan kami setiap bulan dan menggunakan regresi linear dua belas bulan …

11 regression  forecasting  adjustment 

Misalkan saya memiliki lebih dari 20.000 seri waktu bulanan mulai dari Jan'05 hingga Dec'11. Masing-masing mewakili data penjualan global untuk produk yang berbeda. Bagaimana jika, alih-alih menghitung perkiraan untuk masing-masing, saya hanya ingin fokus pada sejumlah kecil produk yang "benar-benar penting"? Saya bisa memberi peringkat produk-produk tersebut dengan total pendapatan …

11 time-series  forecasting  forecastability 

Membaca makalah "Forecasting at Scale" (alat peramalan FBProphet, lihat https://peerj.com/preprints/3190.pdf ) Saya menemukan istilah "jarang sebelumnya". Para penulis menjelaskan bahwa mereka menggunakan "jarang sebelumnya" dalam pemodelan vektor penyimpangan tingkat dari beberapa tingkat skalar , yang merupakan parameter model dalam model pertumbuhan logistik.δδ\mathbf{\delta}kkk Ketika mereka menyatakan bahwa , apakah saya mengerti …

11 regression  bayesian  forecasting 

Saya mencoba mencari cara memperbaiki outlier setelah saya menemukan / mendeteksi mereka dalam data deret waktu. Beberapa metode, seperti nnetar di R, memberikan beberapa kesalahan untuk deret waktu dengan outlier besar / besar. Saya sudah berhasil memperbaiki nilai yang hilang, tetapi outlier masih merusak perkiraan saya ...

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

Saya ingin menguraikan data deret waktu berikut ke dalam komponen musiman, tren, dan residual. Data tersebut adalah Profil Energi Pendinginan setiap jam dari sebuah bangunan komersial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Oleh karena itu ada efek musiman harian dan mingguan yang didasarkan pada saran dari: Bagaimana cara menguraikan rangkaian …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

Saya mencoba memanfaatkan regresi RF untuk membuat prediksi tentang kinerja pabrik kertas. Saya memiliki data menit demi menit untuk input (laju dan jumlah bubur kayu masuk dll ...) serta untuk kinerja mesin (kertas yang diproduksi, daya yang ditarik oleh mesin) dan saya ingin membuat prediksi 10 menit di depan pada …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive