Saya perlu mengotomatiskan peramalan time-series, dan saya tidak tahu sebelumnya fitur-fitur dari seri tersebut (musiman, tren, kebisingan, dll.). Tujuan saya bukan untuk mendapatkan model terbaik untuk setiap seri, tetapi untuk menghindari model yang sangat buruk. Dengan kata lain, untuk...
Saya memiliki data penjualan harian untuk produk yang sangat musiman. Saya ingin menangkap musiman dalam model regresi. Saya telah membaca bahwa jika Anda memiliki data triwulanan atau bulanan, dalam hal ini Anda dapat membuat masing-masing 3 dan 11 variabel dummy - tetapi dapatkah saya menangani...
Ketika pemodelan seri waktu satu memiliki kemungkinan untuk (1) memodelkan struktur korelasional dari istilah kesalahan seperti misalnya proses AR (1) (2) termasuk variabel dependen tertinggal sebagai variabel penjelas (di sisi kanan) Saya mengerti bahwa mereka kadang-kadang alasan yang masuk akal...
Bagaimana cara menentukan rangkaian waktu? Apakah boleh untuk hanya mengambil perbedaan pertama dan menjalankan tes Dickey Fuller, dan jika itu stasioner kita baik? Saya juga menemukan secara online bahwa saya dapat menentukan urutan waktu dengan melakukan ini di Stata: reg lncredit time predict...
Saya telah mencoba mempelajari dan menerapkan model ARIMA. Saya telah membaca teks yang bagus tentang ARIMA oleh Pankratz - Peramalan dengan Kotak Univariat - Model Jenkins: Konsep dan Kasus . Dalam teks, penulis terutama menekankan prinsip kekikiran dalam memilih model ARIMA. Saya mulai bermain...
Saya ingin menguji kointegrasi antara dua seri waktu. Kedua seri memiliki rentang data mingguan ~ 3 tahun. Saya mencoba melakukan Metode Dua Langkah Engle-Granger. Pesanan operasi saya berikut. Uji setiap seri waktu untuk root unit melalui Augmented Dickey-Fuller. Dengan asumsi keduanya memiliki...
Saya melakukan beberapa peramalan dalam R menggunakan paket perkiraan Rob Hyndman . Kertas milik paket dapat ditemukan di sini . Dalam makalah, setelah menjelaskan algoritma peramalan otomatis, penulis mengimplementasikan algoritma pada set data yang sama. Namun, setelah memperkirakan model...
Saya memiliki seri waktu harian yang cukup dapat diprediksi dengan musiman mingguan. Saya dapat membuat prediksi yang tampaknya cukup akurat (dikonfirmasi oleh validasi silang) ketika tidak ada hari libur. Namun, ketika ada hari libur, saya memiliki masalah berikut: Saya mendapatkan angka bukan...
Seringkali saya melihat penulis memperkirakan model "perbedaan log", misalnya catatan( yt) - log( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βxtcatatan(yt)-catatan(yt-1)=catatan(yt/yt-1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Saya setuju ini sesuai untuk menghubungkan...
Saya memiliki deret waktu biner dengan 1 saat mobil tidak bergerak, dan 0 saat mobil bergerak. Saya ingin membuat perkiraan untuk horizon waktu hingga 36 jam ke depan dan untuk setiap jam. Pendekatan pertama saya adalah menggunakan Naive Bayes menggunakan input berikut: t-24 (musiman harian), t-48...
Jika kita memiliki rangkaian waktu yang panjang dan beresolusi tinggi, dengan banyak suara, seringkali masuk akal untuk menggabungkan data ke resolusi yang lebih rendah (misalnya, nilai harian hingga bulanan) untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang apa yang terjadi, secara efektif...
Dengan dua seri waktu berikut ( x , y ; lihat di bawah), apa metode terbaik untuk memodelkan hubungan antara tren jangka panjang dalam data ini? Kedua seri waktu memiliki tes Durbin-Watson yang signifikan ketika dimodelkan sebagai fungsi waktu dan tidak ada yang stasioner (seperti yang saya...
Saya mencoba metode peramalan dan ingin memeriksa apakah metode saya benar atau tidak. Studi saya membandingkan berbagai jenis reksa dana. Saya ingin menggunakan indeks GCC sebagai patokan untuk salah satu dari mereka tetapi masalahnya adalah bahwa indeks GCC berhenti pada September 2011 dan studi...
Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam...
Saya mencoba memahami cara menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi waktu keuangan 1 atau lebih langkah ke depan. Saya memiliki jadwal waktu keuangan dengan beberapa data deskriptif dan saya ingin membentuk model dan kemudian menggunakan model untuk memprediksi langkah-n ke depan. Apa...
Apakah lebih baik untuk membedakan rangkaian (dengan asumsi perlu) sebelum menggunakan Arima ATAU lebih baik menggunakan parameter d dalam Arima? Saya terkejut betapa berbedanya nilai-nilai yang dipasang tergantung pada rute mana yang diambil dengan model dan data yang sama. Atau apakah saya...
Sudah mapan, setidaknya di antara ahli statistik dari beberapa kaliber lebih tinggi, bahwa model dengan nilai-nilai statistik AIC dalam batas tertentu dari nilai minimum harus dianggap sesuai dengan model meminimalkan statistik AIC. Sebagai contoh, dalam [1, hal.221] kita temukan Maka model...
Saya mencoba mendeteksi nilai-nilai anomali dalam serangkaian waktu data iklim dengan beberapa pengamatan yang hilang. Mencari di web saya menemukan banyak pendekatan yang tersedia. Dari semua itu, dekomposisi pertama tampaknya menarik, dalam arti menghilangkan tren dan komponen musiman dan...
Saya menggunakan stl () di R untuk menguraikan data hitungan menjadi komponen tren, musiman & tidak teratur. Nilai tren yang dihasilkan bukan bilangan bulat lagi. Saya punya pertanyaan berikut: Apakah stl () cara yang tepat untuk menasionalisasi data hitungan? Karena tren yang dihasilkan...
Saya memiliki dataset yang jelas meningkat seiring berjalannya waktu (nilai tukar mata uang, data bulanan lebih dari 20 tahun), pertanyaan saya adalah: Dapatkah saya menurunkan data dan kemudian membuatnya berbeda untuk membuatnya tetap, jika detrending itu sendiri tidak mencapai ini? Dan jika...