이진 시계열 예측

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자동차가 움직이지 않을 때 1과 자동차가 움직일 때 0으로 이진 시계열이 있습니다. 최대 36 시간 전과 매 시간마다 수평선을 예측하고 싶습니다.

첫 번째 접근 방식은 t-24 (일별 계절), t-48 (주간 계절), 하루 중 시간을 사용하여 Naive Bayes를 사용하는 것입니다. 그러나 결과는 그리 좋지 않습니다.

이 문제에 대해 어떤 기사 나 소프트웨어를 권장하십니까?

r time-series forecasting binary-data

— 리카르도 베사
소스

이 도움이되는지 math.bme.hu/~morvai/publications/papers/...의 좋은 날

— Mithun 쇼크

숨겨진 마르코프 모델을 고려 했습니까?

— Ram Ahluwalia

답변 주셔서 감사합니다. 그러나 일부 구현에서 이미 사용 가능한 소프트웨어 패키지가 있습니까? R에서 검색했지만 VLMC 패키지 만 찾았습니다. 감사합니다, Ricardo Bessa

Ricardo, 질문에 대한 답변을 추가하는 대신이 추가 정보로 질문을 편집해야합니다. 감사합니다. 사이트에 오신 것을 환영합니다!

— Aaron은 스택 오버플로를

데이터에 실제로 두 가지 유형의 1이 있습니까? 즉, 1은 자동차가 움직일 수 있음을 의미하지만 1은 실제로 자동차가 현재 움직일 수 없음을 의미합니다. 이를 1 인플레이션 (일반적으로 0 인플레이션)이라고합니다. 그렇다면 자동차가 움직일 수있는 시점과 움직일 수는 있지만 그렇지 않은 시점을 모델링해야합니다.

— Wayne

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일반화 된 ARMA (GLARMA) 모델을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 Kedem and Fokianos (2002), 시계열 분석을위한 회귀 모델을 참조하십시오.

R 패키지 glarma (CRAN) 참조

— hbaghishani
소스

이 답변은 다운 보트해서는 안됩니다.

— usεr11852

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R 패키지 bst를 사용하면 설정하여 이진 목표가있는 베이지안 구조 시계열 모델을 추정 할 수 있습니다 family = 'logit'. 그러나 이러한 모델은 가우스 데이터 (예 :)보다 더 긴 실행이 필요한 경우가 많습니다 niter = 10000.

— 울 펠더
소스

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예상치 못한 시간 지연 (매일, 매주)과 함께 로지스틱 회귀 분석을 사용하는 것은 어떻습니까? (대부분의 통계 소프트웨어 패키지에는 로지스틱 회귀 분석이 있습니다). 어둠 속에서 약간의 촬영입니다. 데이터 나 음모를 공유 할 수 있습니까?

— 골릿 슈무 엘리
소스

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숨겨진 마르코프 모델은 Naive Bayes의 순차 버전입니다. 순진 베이에는 몇 가지 가능한 값 (경우에 따라 0/1)과 기능 세트가있는 레이블이 있습니다. y의 값은 p (features | label) * p (label)을 모델링하여 선택됩니다.

숨겨진 마르코프 모델에서 p (label | previous label) 및 P (features | label)를 모델링하여 일련의 레이블을 예측합니다.

— 알렉스 램
소스