Thống kê và dữ liệu lớn arima

2

Cách diễn giải và thực hiện dự báo bằng gói tsoutliers và auto.arima

Tôi đã có dữ liệu hàng tháng từ năm 1993 đến 2015 và muốn dự báo về những dữ liệu này. Tôi đã sử dụng gói tsoutliers để phát hiện các ngoại lệ, nhưng tôi không biết làm cách nào để tiếp tục dự báo với bộ dữ liệu của …

9 r time-series forecasting arima outliers

3

Chức năng chuyển giao trong các mô hình dự báo - giải thích

Tôi đang bận rộn với mô hình ARIMA được tăng cường với các biến ngoại sinh cho mục đích lập mô hình quảng cáo và tôi gặp khó khăn khi giải thích nó cho người dùng doanh nghiệp. Trong một số trường hợp, các gói phần mềm kết thúc bằng …

9 time-series data-visualization forecasting arima causality

2

ARIMA dự báo với tính thời vụ và xu hướng, kết quả lạ

khi tôi bước vào dự báo với các mô hình ARIMA, tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào tôi có thể cải thiện dự báo dựa trên sự phù hợp với ARIMA với tính thời vụ và độ trôi. Dữ liệu của tôi là chuỗi thời gian tiếp theo …

9 r time-series forecasting arima seasonality

3

Mô hình nào có thể được sử dụng khi giả định phương sai không đổi bị vi phạm?

Vì chúng ta không thể phù hợp với mô hình ARIMA khi giả định phương sai không đổi bị vi phạm, mô hình nào có thể được sử dụng để phù hợp với chuỗi thời gian đơn biến?

9 time-series modeling forecasting arima

4

Làm thế nào để phù hợp với một mô hình cho một chuỗi thời gian có chứa các ngoại lệ

Tôi đã trang bị mô hình ARIMA (5,1,2) bằng cách sử dụng auto.arima()chức năng trong R và bằng cách tìm thứ tự, chúng tôi có thể nói đây không phải là mô hình tốt nhất để dự báo. Nếu các ngoại lệ tồn tại trong chuỗi dữ liệu, phương pháp …

9 r time-series forecasting outliers arima

2

Bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho các mô hình hỗn hợp

Sau đây ghép được lấy từ bài viết này . Tôi là người mới sử dụng bootstrap và đang cố gắng thực hiện bootstrapping tham số, bán định lượng và không tham số cho mô hình hỗn hợp tuyến tính với R bootgói. Mã R Đây là Rmã của tôi …

9 r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography

3

auto.arima cảnh báo NaN được tạo ra trên lỗi std

Dữ liệu của tôi là một chuỗi thời gian của dân số có việc làm, L và khoảng thời gian, năm. n.auto=auto.arima(log(L),xreg=year) summary(n.auto) Series: log(L) ARIMA(2,0,2) with non-zero mean Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 intercept year 1.9122 -0.9567 -0.3082 0.0254 -3.5904 0.0074 s.e. NaN NaN NaN NaN 1.6058 0.0008 sigma^2 …

9 r regression arima

1

Lựa chọn mô hình chuỗi thời gian: AIC so với SSE ngoài mẫu và tính tương đương của chúng

AIC thường được đề xuất làm tiêu chí để so sánh các mô hình cho dự báo chuỗi thời gian. Xem ví dụ này trong bối cảnh mô hình hồi quy động : AIC có thể được tính cho mô hình cuối cùng và giá trị này có thể được …

9 time-series cross-validation model-selection arima aic

3

Hiệu ứng lấy mẫu trên các mô hình chuỗi thời gian

Tôi đang làm việc rộng rãi với các mô hình chuỗi thời gian tài chính, chủ yếu là AR (I) MA và Kalman. Một vấn đề tôi tiếp tục phải đối mặt là tần suất lấy mẫu. Ban đầu tôi đã nghĩ nếu được cung cấp khả năng lấy mẫu …

9 time-series sampling arima

1

Một số câu hỏi về mô hình thời gian tài chính thống kê từ người học máy

Để giải thích lý do tại sao tôi có những câu hỏi ngu ngốc mà bạn sẽ tìm thấy bên dưới, tôi phải nói rằng tôi là một người học máy nhiều hơn. Trong khi tôi làm việc về các vấn đề trong tin sinh học, mọi thứ đều ổn. …

9 machine-learning arima finance

1

Dự đoán Arimax: Sử dụng gói dự báo

Các arimaxchức năng trong TSAgói là kiến thức của tôi chỉ Rgói mà sẽ phù hợp với một chức năng chuyển giao cho các mô hình can thiệp. Nó thiếu một chức năng dự đoán mặc dù đôi khi cần thiết. Đây có phải là một cách giải quyết vấn …

8 r time-series forecasting arima intervention-analysis

1

Nhiều mô hình ARIMA phù hợp với dữ liệu tốt. Làm thế nào để xác định thứ tự? Cách tiếp cận đúng?

Tôi đã có hai chuỗi thời gian (tham số của một mô hình dành cho nam và nữ) và nhằm xác định một mô hình ARIMA phù hợp để đưa ra dự báo. Chuỗi thời gian của tôi trông như sau: Cốt truyện và ACF cho thấy không cố định …

8 r time-series modeling arima autocorrelation

2

Những mô hình kinh tế lượng nào có thể được sử dụng để dự báo lợi nhuận bảo mật + câu hỏi ARIMA / GARCH

Tôi đang cố gắng viết một luận án đại học trong đó tôi kiểm tra khả năng dự đoán của một mô hình kinh tế lượng nhất định trên một chuỗi thời gian tài chính nhất định. Tôi cần một số lời khuyên về cách tôi nên làm điều này. …

8 time-series forecasting econometrics arima garch

4

Có cách nào để cho phép tính thời vụ trong các hệ số hồi quy không?

Nói rằng tôi có một chuỗi thời gian, G t và một đồng biến B t . Tôi muốn tìm mối quan hệ giữa chúng theo mô hình ARMA: G t = Z t + β 0 + β 1 B t trong đó Z t dư tuân theo một …

8 time-series correlation econometrics arima time-varying-covariate

1

Có nên auto.arima trong R bao giờ báo cáo một mô hình có AIC, AICC và BIC cao hơn các mô hình khác được xem xét không?

Tôi đã sử dụng auto.arima để phù hợp với mô hình chuỗi thời gian (hồi quy tuyến tính với lỗi ARIMA, như được mô tả trên trang web của Rob Hyndman ) Khi kết thúc - báo cáo đầu ra rằng mô hình tốt nhất có (5,1,0) với cấu trúc …

8 r arima aic

Câu hỏi được gắn thẻ «arima»