Câu hỏi được gắn thẻ «forecasting»

Nó sẽ có ý nghĩa để phù hợp với một mô hình trên mục đích? Nói rằng tôi có một trường hợp sử dụng mà tôi biết dữ liệu sẽ không thay đổi nhiều so với dữ liệu đào tạo. Tôi đang suy nghĩ ở đây về dự đoán lưu …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Gần đây tôi đã bắt gặp một bài viết hấp dẫn về dự đoán lợi nhuận thị trường chứng khoán trong tương lai. Tác giả trình bày biểu đồ dưới đây và trích dẫn R ^ 2 là 0,913. Điều này sẽ làm cho phương pháp của tác giả vượt …

8 machine-learning  time-series  forecasting  predictive-models 

Giả sử tôi đưa ra một loạt các dự báo xác suất như: 70% xác suất tăng trưởng doanh thu sẽ là 10 - 15% trong Q1, 10% xác suất tăng trưởng doanh thu sẽ> 15%, xác suất 20% rằng tăng trưởng doanh thu sẽ <10% Với dữ liệu thực …

8 forecasting  scoring-rules 

Tôi đang cố gắng dự báo Poissondữ liệu, được chia thành các nhóm 1-26 months of data, tùy thuộc vào nhóm. Dữ liệu gộp 65% has a value of 0và 25% a value of 1. Tôi không thể tìm thấy bất kỳ xu hướng hoặc tính thời vụ nào, vì …

8 time-series  forecasting  count-data  prediction-interval  intermittent-time-series 

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 

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 

Tôi có một câu hỏi về mô hình chuỗi thời gian trong R. dữ liệu của tôi bao gồm ma trận sau: 1 0.03333333 0.01111111 0.9555556 2 0.03810624 0.02309469 0.9387991 3 0.00000000 0.03846154 0.9615385 4 0.03776683 0.03119869 0.9310345 5 0.06606607 0.01201201 0.9219219 6 0.03900325 0.02058505 0.9404117 7 0.03125000 0.01562500 0.9531250 …

8 r  time-series  forecasting  compositional-data 

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Tôi có một số dữ liệu không liên tục. Dựa trên những dữ liệu đó, tôi muốn so sánh một số phương pháp dự báo (Làm mịn theo cấp số nhân, Di chuyển trung bình, Croston và Syntetos-Boylan) và quyết định xem Croston hay Syntetos Boylan có tốt hơn SES …

8 forecasting  method-comparison  crostons-method  intermittent-time-series 

Làm thế nào một người có thể khách quan (đọc "theo thuật toán") chọn một mô hình thích hợp để thực hiện hồi quy bình phương tuyến tính nhỏ nhất đơn giản với hai biến? Ví dụ, giả sử dữ liệu dường như hiển thị xu hướng bậc hai và …

8 regression  forecasting  model-selection  prediction 

Có một số phương pháp để đưa ra dự báo về chuỗi thời gian cách đều nhau (ví dụ: Holt-Winters, ARIMA, ...). Tuy nhiên, tôi hiện đang làm việc trên tập dữ liệu cách nhau không đều sau đây, có số lượng điểm dữ liệu khác nhau mỗi năm và …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series 

Tôi đang sử dụng phương pháp arima của gói thống kê R với chuỗi thời gian 17376 phần tử của tôi. Mục tiêu của tôi là đạt được giá trị của tiêu chí AIC, tôi đã quan sát thấy trong thử nghiệm đầu tiên của mình này: ts <- arima(serie[,1], …

8 r  time-series  forecasting  arima 

Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

Tôi có một bộ dữ liệu thời tiết hàng ngày, không có gì đáng ngạc nhiên, ảnh hưởng theo mùa rất mạnh. Tôi đã điều chỉnh mô hình ARIMA cho tập dữ liệu này bằng hàm auto.arima từ gói dự báo. Thật ngạc nhiên, chức năng này không áp dụng …

8 r  time-series  forecasting  arima  arma 

Trong dự báo chuỗi thời gian sử dụng các mô hình khác nhau như AR, MA, ARMA, v.v., chúng tôi thường tập trung vào mô hình hóa dữ liệu theo sự thay đổi của thời gian. Nhưng khi chúng ta có 2 chuỗi thời gian mà hệ số tương quan …

8 time-series  correlation  forecasting  var