«forecasting» 태그된 질문

"샘플 내"와 "샘플 외"예측의 차이점이 정확히 무엇인지 이해하지 못합니까? 표본 내 예측은 사용 가능한 데이터 의 하위 집합 을 사용하여 추정 기간 이외의 값을 예측합니다. 샘플에서 벗어난 예측은 사용 가능한 모든 데이터를 대신 사용 합니다. 맞 습니까? 다음의 정의는 매우 정확합니까? 내부 샘플 예측은 사용 가능한 데이터 의 서브 세트를 …

17 forecasting 

월별 시계열 데이터가 있으며 특이 치를 감지하여 예측하고 싶습니다. 이것은 내 데이터 세트의 샘플입니다. Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 7.91 8.00 7.82 7.90 7.93 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

월간 예측 계산을 자동화하기 위해 R의 알고리즘을 작성 중입니다. 특히 예측 패키지를 계산하기 위해 예측 패키지의 ets () 함수를 사용하고 있습니다. 잘 작동하고 있습니다. 불행히도, 특정 시계열의 경우 내가 얻는 결과가 이상합니다. 사용중인 코드 아래를 찾으십시오. train_ts<- ts(values, frequency=12) fit2<-ets(train_ts, model="ZZZ", damped=TRUE, alpha=NULL, beta=NULL, gamma=NULL, phi=NULL, additive.only=FALSE, lambda=TRUE, lower=c(0.0001,0.0001,0.0001,0.8),upper=c(0.9999,0.9999,0.9999,0.98), opt.crit=c("lik","amse","mse","sigma","mae"), …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

시계열 예측에 적당한 배경 지식이 있습니다. 여러 예측 책을 살펴본 결과 다음 질문 중 어느 것도 다루지 않았습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 주어진 시계열이 다음과 같은 경우 어떻게 객관적으로 (통계 테스트를 통해) 결정합니까? 확률 적 계절성 또는 결정적 계절성 확률 적 추세 또는 결정적 추세 시리즈에 명확하게 확률 론적 요소가있는 …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

나는 페이지에서 새로운 통계 및 R에서 아주 새로운. 나는 강의 비와 수위 사이의 상관 관계를 찾는 목표로 대학 프로젝트를 진행하고 있습니다. 상관 관계가 입증되면 예측 / 예측을 원합니다. 데이터는 내가 들어있는 특정 하천 (5 분마다 촬영) 몇 년의 데이터 세트를 가지고 : 밀리미터 단위의 강우 초당 입방 미터의 강 흐름 …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

이것은 긴 게시물이므로 나와 함께 견딜 수 있기를 바랍니다. 잘못된 부분을 수정하십시오. 저의 목표는 3 주 또는 4주의 과거 데이터를 기반으로 일일 예측을 작성하는 것입니다. 데이터는 변압기 라인 중 하나의 로컬 부하에 대한 15 분 데이터입니다. 계절 ARIMA 프로세스의 모델 순서를 찾는 데 문제가 있습니다. 전력 수요 시계열을 고려하십시오. 원래 …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

29 번째 시간 단위에 대해 다음 4 가지 변수를 예측해야합니다. 대략 2 년 분량의 기록 데이터가 있으며 여기서 1과 14와 27은 모두 같은 기간 (또는 연도)입니다. 결국, 나는 , w d , w c 및 p 에서 Oaxaca-Blinder 스타일 분해를 하고 있습니다.여여W승 d승디wd승 c승씨wc피피p 있습니다. time W wd wc p …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

시계열 예측에 신경망을 사용하려면 몇 가지 리소스가 필요합니다. 나는 약간의 논문을 구현 한 다음 그들이 그들의 방법의 잠재력을 과장되게 언급했다는 것을 알고 조심한다. 따라서 방법에 대한 경험이 있다면 훨씬 더 훌륭 할 것입니다.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

ACF 및 PACF 플롯을 육안으로 검사하여 시계열에 대한 적절한 예측 모델을 어떻게 추정합니까? 어느 것이 (즉, ACF 또는 PACF) AR 또는 MA에게 말합니까 (또는 둘 다)? 그래프의 어느 부분이 계절 ARIMA의 계절 및 비 계절 부분을 알려줍니까? 아래 표시된 ACF 및 PCF 기능을 고려하십시오. 그것들은 두 개의 차이가있는 로그 변환 …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

R forecast패키지뿐만 아니라 zoo불규칙한 시계열 및 결 측값 보간에 대한 패키지에 깊은 인상을 받았습니다 . 내 응용 프로그램이 콜 센터 트래픽 예측 영역에 있으므로 주말의 데이터가 거의 누락되어 거의 처리 할 수 ​​있습니다 zoo. 또한 일부 불연속 점이 누락 될 수 있으므로 R을 사용 NA합니다. 건은 다음과 같은 예측 패키지의 …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

나는 값이 엄격하게 양수인 시계열을 연구하고 있습니다. AR, MA, ARMA 등의 다양한 모델을 사용하여 긍정적 인 예측을 얻는 쉬운 방법을 찾을 수 없었습니다. 나는 예측을 위해 R 을 사용 하고 있으며 내가 찾을 수있는 모든 것은 여기에 설명 된 긍정적 인 매개 변수 가있는 predict.hts {hts}입니다 . 계층 적 또는 …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

ARIMA 모델링 / Box Jenkins (BJ)에서 매개 변수가 어떻게 추정되는지 이해하려고합니다. 불행히도 내가 만난 책 중 어느 것도 Log-Likelihood 추정 절차와 같은 추정 절차를 자세하게 설명하지 않습니다. 매우 유용한 웹 사이트 / 교육 자료 를 찾았습니다 . 다음은 위에서 언급 한 소스의 방정식입니다. L L ( θ ) = − …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

약 2 년의 일일 데이터 포인트가 포함 된 일일 시계열 판매 데이터를 사용하고 있습니다. 온라인 자습서 / 예제 중 일부를 기반으로 데이터의 계절성을 확인하려고했습니다. 주별, 월별 및 아마도 연간 주기성 / 계절성이있는 것 같습니다. 예를 들어, 월중 첫 번째 월급 날 효과에 주중에 며칠 동안 지속되는 월급이 있습니다. 관측 값을 …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

MAD = 평균 절대 편차 MSE = 평균 제곱 오차 나는 몇몇 바람직하지 않은 특성에도 불구하고 MSE가 사용되는 여러 곳에서 제안을 보았다 (예 : http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , p8에 나와 있음) MSE보다 더 나은 기준이지만 MAD보다 수학적으로 MSE가 더 편리합니다. ") 그것보다 더 있습니까? 예측 오차를 측정하는 다양한 방법이 더 적합하거나 적은 …

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