Perguntas com a marcação «forecasting»

Estou interessado na seleção de modelos em uma configuração de série temporal. Por concretude, suponha que eu queira selecionar um modelo ARMA de um conjunto de modelos ARMA com diferentes ordens de atraso. A intenção final é a previsão . A seleção do modelo pode ser feita por validação cruzada, …

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

Tenho uma série temporal que contém componentes sazonais duplos e gostaria de decompor a série nos seguintes componentes da série temporal (tendência, componente sazonal 1, componente sazonal 2 e componente irregular). Até onde eu sei, o procedimento STL para decompor uma série em R permite apenas um componente sazonal, então …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

O erro médio absoluto em escala (MASE) é uma medida da precisão da previsão proposta por Koehler & Hyndman (2006) . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} onde é o erro absoluto médio produzido pela previsão real; enquanto é o erro absoluto médio produzido por uma previsão ingênua (por exemplo, previsão sem alteração …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu criei um modelo linear em R: mod = lm(train_y ~ train_x). Quero passar uma lista de Xs e obter …

21 r  forecasting  linear-model 

Uma pergunta que me incomodou por algum tempo, que não sei como resolver: Todos os dias, meu meteorologista oferece uma porcentagem de chance de chuva (vamos supor que seja calculado em 9000 dígitos e ele nunca repetiu um número). Todos os dias subsequentes, chove ou não chove. Tenho anos de …

20 hypothesis-testing  forecasting 

No livro de previsão: Princípios e práticas de Rob J Hyndman e George Athanasopoulos , especificamente a seção sobre medição de precisão : Um método de previsão que minimize o MAE levará a previsões da mediana, enquanto a minimização do RMSE levará a previsões da média Alguém pode dar uma …

19 forecasting  mean  median  rms  mae 

Minha namorada recentemente conseguiu um emprego fazendo vendas e negociando em um grande banco. Impulsionada por seu novo trabalho, ela acredita que pode prever se as ações aumentarão ou diminuirão no final do mês maiores do que o acaso (ela acredita que pode fazê-lo com precisão de 80%!) Eu sou …

19 probability  forecasting  finance 

Em primeiro lugar, ele dá probabilidade de resultados. Assim, por exemplo, suas previsões para a eleição nos EUA são atualmente 82% Clinton vs 18% Trump. Agora, mesmo que Trump vença, como sei que não foram apenas os 18% das vezes que ele deveria ter vencido? O outro problema é que …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

Alguém poderia me dar um exemplo de como usar a filtragem DLM Kalman no R em uma série temporal. Digamos que eu tenho esses valores (valores trimestrais com sazonalidade anual); como você usaria o DLM para prever os próximos valores? E, BTW, tenho dados históricos suficientes (qual é o mínimo)? …

19 r  time-series  forecasting 

Estou construindo um modelo de VAR para prever o preço de um ativo e gostaria de saber se meu método é estatisticamente correto, se os testes que incluí são relevantes e se são necessários mais para garantir uma previsão confiável com base em minhas variáveis ​​de entrada. Abaixo está o …

19 r  forecasting  modeling  var 

Depois de ler "Explain or to Predict" (2010), de Galit Shmueli, fico intrigado com uma aparente contradição. Existem três premissas, Escolha do modelo com base no AIC versus no BIC (final da p. 300 - início da p. 301): basta colocar o AIC para selecionar um modelo destinado à previsão, …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

Eu tenho dados de séries temporais e usei um como modelo para ajustar os dados. O é uma variável aleatória do indicador que é 0 (quando não vejo um evento raro) ou 1 (quando vejo o evento raro). Com base em observações anteriores que tenho sobre o , posso desenvolver …

18 time-series  forecasting  simulation 

Eu gostaria de criar um algoritmo capaz de analisar qualquer série temporal e "escolher automaticamente" o melhor método de previsão tradicional / statiscal (e seus parâmetros) para os dados analisados. Seria possível fazer algo assim? Se sim, você pode me dar algumas dicas sobre como isso pode ser abordado?

18 time-series  forecasting  python 

Eu li inúmeras publicações neste site que são incrivelmente contra o uso de seleção gradual de variáveis ​​usando qualquer tipo de critério, seja com base em valores-p, AIC, BIC, etc. Entendo por que esses procedimentos são, em geral, muito ruins para a seleção de variáveis. o post provavelmente famoso de …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Um aumento no número de casos e mortes ocorre durante epidemias (aumento repentino de números) devido à circulação de vírus (como o vírus do Nilo Ocidental nos EUA em 2002) ou à diminuição da resistência de pessoas ou à contaminação de alimentos ou água ou ao aumento do número de …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers