«forecasting» 태그된 질문

4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …

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상수 분산 가정을 위반하면 ARIMA 모형을 적합 할 수 없으므로 일 변량 시계열에 적합하도록 어떤 모형을 사용할 수 있습니까?

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auto.arima()R의 함수를 사용하여 ARIMA (5,1,2) 모델을 피팅 했으며 순서를 보면 이것이 예측하기 가장 좋은 모델이 아니라고 말할 수 있습니다. 데이터 계열에 특이 치가 존재하는 경우 해당 데이터에 모델을 맞추는 방법은 무엇입니까?

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이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + …

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사이드 취미 인 저는 예측 시계열 (특히 R 사용)을 탐색했습니다. 내 데이터의 경우 매일 거의 4 년 동안 매일 방문 횟수가 발생합니다. 이 데이터에는 몇 가지 뚜렷한 패턴이 있습니다. 월요일-금요일에는 많은 방문 (월 / 화에 가장 높음)이 있지만 토-일에는 크게 줄어 듭니다. 연중 특정 시간대 감소 (예 : 미국 공휴일 …

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소개 예측 조합에서 인기있는 솔루션 중 하나는 일부 정보 기준의 적용을 기반으로합니다. 예를 들어 모델 대해 추정 된 Akaike 기준 를 하면 와 의 차이 를 와 계산 한 다음 RP_j = e ^ {(AIC ^ *-AIC_j) / 2} 를 다음과 같이 해석 할 수 있습니다. 모델 j 의 상대 …

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시계열 데이터 분석에 익숙하지 않습니다. 그러나 나는 생각할 간단한 예측 작업이라고 생각합니다. 일반적인 생성 프로세스에서 약 5 년간의 데이터가 있습니다. 매년 비선형 성분으로 단조 증가하는 함수를 나타냅니다. 매년 40 주 주기로 매주 계산합니다. 프로세스가 시작되고, 기능은 0에서 시작하고, 기능의 전반부에 비해 다소 빠르게 증가하며, 마지막 5 주 동안 레벨링하기 전에 …

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다른 예측 변수 / 입력 변수 및 자기 상관 오류 측면에서 결과 변수에 대한 시계열 회귀 예측 모델을 달러 단위로 작성하려고합니다. 이러한 종류의 모델을 동적 회귀 모델이라고도합니다. 각 예측 변수에 대한 전달 함수를 식별하는 방법을 배워야하며 그렇게하는 방법에 대해 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.

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