Perguntas com a marcação «forecasting»

Fiz essa pergunta no site matemathics stackexchange e foi recomendado fazer aqui. Estou trabalhando em um projeto de hobby e precisaria de ajuda com o seguinte problema. Um pouco de contexto Digamos que haja uma coleção de itens com uma descrição dos recursos e um preço. Imagine uma lista de …

15 regression  forecasting  econometrics 

Contexto: Eu tenho um grupo de sites onde eu registro o número de visitas diariamente: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 …

15 time-series  forecasting 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou seguindo um programa de mestrado focado em estatística …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

Não parece haver uma maneira padrão de lidar com dados ausentes no contexto da família de modelos de suavização exponencial. Em particular, a implementação R chamada ets no pacote de previsão parece levar a subsequência mais longa sem a falta de dados, e o livro "Forecasting with Exponential Smoothing" de …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Muitas vezes, preciso prever períodos futuros em séries mensais de dados. As fórmulas estão disponíveis para calcular o intervalo de confiança em alfa para o próximo período da série temporal, mas isso nunca inclui como tratar o segundo período, o terceiro, etc. Eu imaginaria visualmente que, se qualquer previsão fosse …

14 confidence-interval  forecasting 

Estou trabalhando em um pequeno projeto em que estamos tentando prever os preços de commodities (petróleo, alumínio, estanho, etc.) nos próximos 6 meses. Eu tenho 12 variáveis ​​para prever e tenho dados de abril de 2008 a maio de 2013. Como devo fazer previsões? Eu fiz o seguinte: Dados importados …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Eu tenho tentado aprender e aplicar modelos ARIMA. Tenho lido um excelente texto sobre o ARIMA da Pankratz - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . No texto, o autor enfatiza especialmente o princípio da parcimônia na escolha dos modelos ARIMA. Comecei a jogar com auto.arima()função …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Eu tenho um modelo de previsão para uma série temporal e quero calcular seu erro de previsão fora da amostra. No momento, a estratégia que estou seguindo é a sugerida no blog de Rob Hyndman (perto da parte inferior da página), que é assim (assumindo uma série temporal um conjunto …

13 time-series  forecasting 

Os dados: trabalhei recentemente na análise das propriedades estocásticas de um campo espaço-temporal de erros de previsão de produção de energia eólica. Formalmente, pode-se dizer que é um processo indexado duas vezes no tempo (comteh) e uma vez no espaço (p) comHsendo o número de tempos de espera (igual a …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

Esta é uma pergunta um tanto irreverente, mas tenho um interesse sério na resposta. Eu trabalho em um hospital psiquiátrico e tenho três anos de dados, coletados todos os dias em cada ala em relação ao nível de violência nessa ala. Claramente, o modelo que se encaixa nesses dados é …

13 time-series  forecasting 

Estou fazendo algumas previsões em R usando o pacote de previsões de Rob Hyndman . O documento pertencente à embalagem pode ser encontrado aqui . No artigo, depois de explicar os algoritmos de previsão automática, os autores implementam os algoritmos no mesmo conjunto de dados. No entanto, depois de estimar …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Preciso automatizar a previsão de séries temporais e não conheço antecipadamente os recursos dessas séries (sazonalidade, tendência, ruído etc.). Meu objetivo não é obter o melhor modelo possível para cada série, mas evitar modelos muito ruins. Em outras palavras, obter pequenos erros toda vez não é um problema, mas obter …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

Tenho uma série temporal diária bastante previsível com sazonalidade semanal. Sou capaz de apresentar previsões que parecem bastante precisas (confirmadas pela validação cruzada) quando não há feriados. No entanto, quando há feriados, tenho os seguintes problemas: Na minha previsão, recebo números diferentes de zero para os feriados, mesmo que todos …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

Existe uma diferença explícita entre previsões dentro da amostra e previsões pseudo fora da amostra . Ambos se destinam ao contexto de avaliação e comparação de modelos de previsão.

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

Eu tenho uma série temporal binária com 1 quando o carro não está em movimento e 0 quando o carro está em movimento. Quero fazer uma previsão para um horizonte de tempo de até 36 horas à frente e para cada hora. Minha primeira abordagem foi usar um Naive Bayes …

12 r  time-series  forecasting  binary-data