Perguntas com a marcação «forecasting»

Gostaria de decompor os seguintes dados de séries temporais em componentes sazonais, de tendência e residuais. Os dados são um perfil de energia de refrigeração a cada hora de um edifício comercial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) Portanto, existem efeitos sazonais diários e semanais óbvios, com base nos conselhos …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

Estou tentando utilizar a regressão de RF para fazer previsões sobre o desempenho de uma fábrica de papel. Eu tenho dados minuto a minuto para as entradas (taxa e quantidade de polpa de madeira entrando etc ...), bem como para o desempenho da máquina (papel produzido, energia consumida pela máquina) …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

Programei e desenvolvo testes. Depois de fazer uma alteração no meu código, executo meus testes. Às vezes eles conseguem e outras vezes fracassam. Antes de executar um teste, escrevo um número de 0,01 a 0,99 para creditar que o teste será bem-sucedido. Quero saber se estou melhorando para prever se …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

Quais são as vantagens de expressar um modelo ARMA como um modelo de espaço de estado e fazer previsões usando um filtro Kalman? Essa metodologia é usada, por exemplo, na implementação SARIMAX dos python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

Uma das questões importantes que os meteorologistas enfrentam é se a série fornecida pode ser prevista ou não? Eu me deparei com um artigo intitulado " Entropia como um indicador prioritário de previsibilidade ", de Peter Catt, que usa Entropia aproximada (ApEn) como uma medida relativa para determinar uma determinada …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

Ouvi falar um pouco sobre o uso de redes neurais para prever séries temporais. Como posso comparar, qual método para prever minhas séries temporais (dados diários de varejo) é melhor: auto.arima (x), ets (x) ou nnetar (x). Eu posso comparar auto.arima com ets por AIC ou BIC. Mas como posso …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Estou fazendo uma pesquisa sobre a previsão de séries temporais de funções de densidade de probabilidade. Nosso objetivo é prever um PDF, dado o PDF historicamente observado (geralmente estimado). O método de previsão que estamos desenvolvendo funciona muito bem em estudos de simulação. No entanto, preciso de um exemplo numérico …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Eu tenho um conjunto de dados em que a intuição empírica diz que devo esperar uma sazonalidade semanal (ou seja, o comportamento no sábado e domingo é diferente do restante da semana). Se essa premissa for verdadeira, um gráfico de autocorrelação não deve me dar rajadas com múltiplos de 7? …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Estou tentando prever as vendas de produtos na máquina de venda automática. O problema é que a máquina é preenchida em intervalos irregulares e, a cada preenchimento, só podemos registrar as vendas agregadas desde o último preenchimento da máquina (ou seja, não temos dados diários de vendas). Então, basicamente, temos …

10 time-series  forecasting 

Pensando em um problema supostamente simples, mas interessante, eu gostaria de escrever um código para prever consumíveis necessários em um futuro próximo, considerando o histórico completo de minhas compras anteriores. Tenho certeza de que esse tipo de problema tem uma definição mais genérica e bem estudada (alguém sugeriu que isso …

10 time-series  machine-learning  forecasting 

Trabalho há meses na previsão de carga de curto prazo e no uso de dados climáticos / climáticos para melhorar a precisão. Eu tenho formação em ciência da computação e, por esse motivo, estou tentando não cometer grandes erros e comparações injustas trabalhando com ferramentas de estatística como os modelos …

10 time-series  forecasting  arima 

Gostaria de combinar o previsto e o backcast (ou seja, os valores passados ​​previstos) de um conjunto de dados de séries temporais em uma série temporal, minimizando o Erro de Previsão Quadrada Média. Digamos que eu tenha séries temporais de 2001 a 2010 com uma lacuna para o ano de …

10 r  time-series  forecasting  data-imputation 

Essa pergunta pode parecer muito ampla, mas aqui está o que estou procurando. Eu sei que existem muitos livros excelentes sobre métodos econométricos e muitos artigos expositivos excelentes sobre técnicas econométricas. Existem até excelentes exemplos reprodutíveis de econometria, conforme descrito nesta pergunta CrossValidated . De fato, os exemplos nesta pergunta …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics