«forecasting» 태그된 질문

시계열 설정에서 모델 선택에 관심이 있습니다. 구체적으로 지연 순서가 다른 ARMA 모델 풀에서 ARMA 모델을 선택한다고 가정합니다. 궁극적 인 의도는 예측 입니다. 모델 선택은 교차 검증, 정보 기준 (AIC, BIC) 사용 다른 방법들 중에서도 Rob J. Hyndman은 시계열에 대해 교차 검증 을 수행하는 방법을 제공합니다 . 비교적 작은 샘플의 경우, …

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

이중 계절 성분을 포함하는 시계열이 있고 계열을 다음 시계열 성분 (추세, 계절 성분 1, 계절 성분 2 및 불규칙 성분)으로 분해하고 싶습니다. 내가 아는 한, R에서 계열을 분해하는 STL 절차는 하나의 계절 성분 만 허용하므로 계열을 두 번 분해하려고 시도했습니다. 먼저 다음 코드를 사용하여 빈도를 첫 번째 계절 구성 요소로 …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

MASE (Mean Absolute Scaled Error)는 Koehler & Hyndman (2006)이 제안한 예측 정확도의 척도입니다 . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} 여기서 는 실제 예측에 의해 생성 된 평균 절대 오차입니다. 반면 (AN 예 : 변화 없음 예보 집적 순 예측에 의해 생성 된 평균 절대 에러 인 의 시간 시리즈)에서의 샘플 데이터를 계산 …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. R에서 선형 모델을 만들었습니다 mod = lm(train_y ~ train_x). X 목록을 전달하고 예측 / 예상 / 예측 된 Y를 얻고 싶습니다. 나는을 보았지만 predict()다른 것을위한 것이라고 생각하거나 그것을 사용하는 …

21 r  forecasting  linear-model 

한동안 나를 귀찮게 한 질문, 어떻게 해결할 지 모르겠다. 매일 내 기상학자는 비가 올 확률을 나타냅니다 (9000 자리수로 계산했다고 가정하고 숫자를 반복하지는 않았습니다). 그후 매일 비가 내리거나 비가 내리지 않습니다. pct 기회 대 비 여부에 관계없이 수년간의 데이터가 있습니다. 이 기상 학자의 역사를 감안할 때 , 오늘 밤 내일 비가 …

20 hypothesis-testing  forecasting 

내 여자 친구는 최근 주요 은행에서 영업 및 거래를하는 직업을 얻었습니다. 그녀는 새 직장에 부력을 받아, 월말에 우연히 주식이 오르거나 내릴지 여부를 예측할 수 있다고 생각합니다 (80 %의 정확도로도 할 수 있다고 생각합니다!) 나는 매우 회의적입니다. 우리는 그녀가 다수의 주식을 선택하는 실험을하기로 동의했으며, 미리 정해진 시간에 주식이 위 또는 아래인지 …

19 probability  forecasting  finance 

로부터 예측 : 원리와 연습 롭 J Hyndman 조지 Athanasopoulos에 의해 교과서 , 특히 정확도 측정 섹션 : MAE를 최소화하는 예측 방법은 중앙값을 예측하고 RMSE를 최소화하면 평균을 예측합니다. 누군가 MAE를 최소화하면 평균이 아닌 중앙값을 예측하는 이유를 직관적으로 설명 할 수 있습니까? 그리고 이것이 실제로 무엇을 의미합니까? 고객에게 "평균 예측을보다 정확하게하거나 …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

첫째, 그는 결과의 가능성을 준다. 예를 들어, 미국 선거에 대한 그의 예측 은 현재 82 % 클린턴 대 18 % 트럼프입니다. 이제 트럼프가 이겼어도 그가 승리 한 시간의 18 %만이 아니라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 다른 문제는 그의 확률이 시간이 지남에 따라 변한다는 것입니다. 7 월 31 일 트럼프와 …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

누군가 시계열에서 R에서 DLM Kalman 필터링을 사용하는 방법에 대한 예제를 안내해 줄 수 있습니까? 이 값 (연간 계절성을 가진 분기 값)이 있다고 가정합니다. 다음 값을 예측하기 위해 DLM을 어떻게 사용 하시겠습니까? 그리고 BTW, 충분한 과거 데이터가 있습니까 (최소한 무엇입니까)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 2009Q3 131 2009Q4 97 2010Q1 94 …

19 r  time-series  forecasting 

나는 자산의 가격을 예측하기 위해 VAR 모델을 구축 중이며 내 방법이 통계적으로 적합한 지, 포함 된 테스트가 적절한 지 여부 및 입력 변수를 기반으로 신뢰할 수있는 예측을 보장하기 위해 더 많은 것이 필요한지 알고 싶습니다. 다음은 Granger 인과 관계를 확인하고 선택한 VAR 모델을 예측하는 현재 프로세스입니다. require("forecast") require("vars") #Read Data …

19 r  forecasting  modeling  var 

Galit Shmueli의 "설명하거나 예측하다" (2010) 를 읽은 나는 명백한 모순에 의아해한다. 세 가지 전제가 있습니다 AIC 대 BIC 기반 모델 선택 (300 페이지의 끝-301 페이지의 시작) : 간단히 말해 AIC는 예측 을위한 모델을 선택하는 데 사용되고 BIC는 설명을 위한 모델을 선택하는 데 사용해야합니다 . 또한 (위의 논문에서는 제외) 일부 조건에서 …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

시계열 데이터가 있고 데이터에 맞게 를 모델로 사용했습니다. (필자는 드문 경우를 볼 때) (I 드문 이벤트가 표시되지 않는 경우) 또는 1 0 중 하나 인 지표 확률 변수이다. 에 대한 이전 관찰 결과를 기반으로 Variable Length Markov Chain 방법을 사용하여 대한 모델을 개발할 수 있습니다 . 이를 통해 예측 기간 …

18 time-series  forecasting  simulation 

모든 시계열을 분석하고 분석 된 시계열 데이터에 가장 적합한 기존 / 통계 예측 방법 (및 해당 매개 변수)을 "자동"으로 선택할 수있는 알고리즘을 만들고 싶습니다. 이런 식으로 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 접근 할 수 있는지 몇 가지 팁을 주시겠습니까?

18 time-series  forecasting  python 

이 사이트에서 p- 값 기반, AIC, BIC 등 모든 종류의 기준을 사용하여 단계별로 변수를 선택하는 것에 대해 믿을 수 없을 정도로 많은 게시물을 읽었습니다. 이러한 절차가 일반적으로 변수 선택에있어 왜 좋지 않은지 이해합니다. 궁의 아마 유명한 포스트는 여기에 명확하게 이유를 설명; 궁극적으로 우리는 단지 데이터 준설이라는 가설을 제시 할 때 …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

바이러스 순환 (2002 년 미국 웨스트 나일 바이러스와 같은) 또는 사람의 저항 감소 또는 음식이나 물의 오염 또는 모기. 이러한 전염병은 1 ~ 5 년마다 발생할 수있는 이상치로 나타납니다. 이러한 특이 치를 제거함으로써 예측 및 질병 이해의 중요한 부분을 형성하는 전염병의 증거를 제거합니다. 전염병으로 인한 특이 치를 처리하는 동안 데이터 …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers