Perguntas com a marcação «forecasting»

Usando o excelente pacote de previsões de Rob Hyndman, deparei-me com a necessidade de não apenas ter intervalos de previsão, mas simular vários caminhos futuros, considerando observações passadas de uma série temporal com sazonalidades complexas. Há algo para séries temporais menos complexas com apenas uma ou duas sazonalidades (simulate.ets () …

8 r  time-series  forecasting  simulation  tbats 

Método proposto: Dada uma série temporal , quero calcular uma média móvel ponderada com uma janela média de pontos, em que as ponderações favorecem valores mais recentes que valores mais antigos. NxEuxix_iNNN Ao escolher os pesos, estou usando o fato familiar de que uma série geométrica converge para 1, ou …

8 time-series  forecasting  algorithms  weighted-mean 

Gostaria de prever as séries temporais não estacionárias, envolvendo várias suposições a priori cruciais após o estudo de instâncias de tais séries. Eu construí a função de distribuição de probabilidade de um ponto com média de tempo aproximada pela distribuição normal. Desse ponto de vista, desejo que a previsão não …

8 time-series  forecasting  arima 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Introdução objetivo é prever as taxas de crescimento anual para vários indicadores macroeconômicos (denotar um por ). Uma das tarefas é testar o desempenho da previsão de modelos de séries temporais rivais com e sem variáveis ​​exógenas ( , uma matriz ). A lista de modelos rivais inclui:X t T …

8 r  regression  time-series  cross-validation  forecasting 

[Eu publiquei essa pergunta no Stack Overflow aqui, mas não recebi nenhuma resposta, então pensei em tentar aqui. Desculpas se a publicação não for permitida.] Eu tenho tentado usar esta implementação do algoritmo Holt-Winters para previsão de séries temporais em Python, mas encontrei um obstáculo ... basicamente, para algumas séries …

8 forecasting  python 

Eu tenho usado as funções ets () e auto.arima () do pacote de previsão para prever um grande número de séries temporais univariadas. Eu tenho usado a função a seguir para escolher entre os 2 métodos, mas queria saber se o CrossValidated tinha idéias melhores (ou menos ingênuas) para previsão …

8 r  time-series  forecasting  exponential  arima 

Ouvi falar um pouco sobre o uso de redes neurais para prever séries temporais , especificamente redes neurais recorrentes . Eu queria saber, existe um pacote de rede neural recorrente para R? Não consigo encontrar um no CRAN . O mais próximo que eu vim é o nnetTs funcionar no …

8 r  time-series  forecasting  neural-networks 

Eu estou familiarizado com a validação cruzada "regular", mas agora quero fazer previsões de séries temporais enquanto estiver usando a validação cruzada com uma função de regressão linear simples. Escrevo um exemplo simples, para ajudar a esclarecer minhas duas perguntas: uma sobre a divisão trem / teste, uma pergunta sobre …

8 machine-learning  time-series  forecasting  cross-validation  lags 

Estou apresentando alguns gráficos do ACF e PACF aos colegas. Eu posso explicar como interpretar os gráficos e como determinar p e q com base na aparência dos gráficos, mas não consigo encontrar uma explicação intuitiva simples do que realmente significa um gráfico PACF. Eu li a explicação aqui, mas …

8 time-series  forecasting  intuition 

Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 3 anos . Os dados que consistem em 30 valores são armazenados em uma série temporal time. Após …

8 r  time-series  forecasting  arima 

As previsões de densidade são mais universais do que as pontuais; eles fornecem informações sobre toda a distribuição prevista de uma variável aleatória, e não sobre uma função concreta da mesma (como média prevista, mediana, quantil etc.). A disponibilidade de uma previsão de densidade permite que diferentes usuários selecionem elementos …

7 forecasting  loss-functions  decision-theory  density-estimation 

Eu tenho uma pergunta sobre previsão. Estou construindo um modelo de inventário em torno de armazéns, onde todos os armazéns têm vários clientes / países atribuídos. Eu tenho dados de vendas para todos os países separadamente, para que eu possa executar minhas previsões nesses dados para obter uma previsão da …

7 time-series  forecasting  sum 

Tenho dados de preços mensais para uma mercadoria de 2007 a 2017. Você pode encontrá-los no seguinte link: https://drive.google.com/open?id=0BxRCOgKAL4itcUZlOExrUmVOanc Preciso prever usando o modelo ARIMA sazonal no R para a próxima ano. Quando estou usando a auto.arimafunção, ele me sugere o melhor modelo em ARIMA(0,1,1)vez de ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)12. A parte sazonal …

7 time-series  mathematical-statistics  forecasting  arima 

Suponha que eu tenha um site com algum tráfego horário básico. Também executo publicidade na TV intermitentemente, o que aumenta meu tráfego na web. Quero determinar quanto efeito minha publicidade na TV está causando em termos de aumento do tráfego da web. Se eu ajustar um modelo ARMAX com impressões …

7 r  time-series  forecasting  arima  armax