arima पर टैग किए गए जवाब

डेटा विवरण के लिए और पूर्वानुमान के लिए, मॉडलिंग के समय श्रृंखला में उपयोग किए जाने वाले ऑटोरिएरिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज मॉडल का संदर्भ देता है। यह मॉडल भिन्नता के लिए एक शब्द को शामिल करके ARMA मॉडल को सामान्य करता है, जो रुझानों को हटाने और गैर-स्थिरता के कुछ प्रकारों को संभालने के लिए उपयोगी है।

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ARIMA प्रक्रियाओं के लिए बॉक्स-जेनकिन्स विधि वास्तव में क्या है?
विकिपीडिया पेज का कहना है कि बॉक्स जेनकींस एक समय श्रृंखला के लिए एक ARIMA मॉडल फिटिंग की एक विधि है। अब, अगर मैं एक ARIMA मॉडल को टाइम सीरीज़ में फिट करना चाहता हूं, तो मैं एसएएस को खोलूंगा, कॉल करूंगा, proc ARIMAपैरामीटर आपूर्ति करूंगा और एसएएस मुझे एआर …
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ARIMA मॉडलिंग के लिए मापदंडों (p, d, q) का निर्धारण
मैं आँकड़ों के लिए काफी नया हूँ और आर। मैं अपने डेटासेट के लिए ARIMA मापदंडों को निर्धारित करने की प्रक्रिया जानना चाहूँगा। क्या आप आर और सैद्धांतिक रूप से (यदि संभव हो) का उपयोग करके मुझे यह पता लगाने में मदद कर सकते हैं? डेटा जनवरी -12 से लेकर …
10 r  arima  box-jenkins 
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तंत्रिका नेटवर्क, ऑटो.रिमा और ईटीएस के साथ आर-सीरीज़ का पूर्वानुमान
मैंने समय श्रृंखला का पूर्वानुमान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के बारे में थोड़ा सुना है। मैं कैसे तुलना कर सकता हूं, मेरी समय-श्रृंखला (दैनिक खुदरा डेटा) के पूर्वानुमान के लिए कौन सी विधि बेहतर है: ऑटो.रिमा (एक्स), ईटीएस (एक्स) या नेनेटार (एक्स)। मैं एआईसी या बीआईसी …
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मैं अपने ARIMA मॉडल में अवलोकन 48 में एक अभिनव रूपरेखा कैसे शामिल करूं?
मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …
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 
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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …
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 
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समय श्रृंखला पूर्वानुमान करते समय अच्छे अभ्यास
मैं अल्पकालिक लोड पूर्वानुमान और सटीकता में सुधार के लिए जलवायु / मौसम डेटा के उपयोग पर महीनों से काम कर रहा हूं। मेरे पास एक कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि है और इस कारण से मैं बड़ी गलतियों और ARIMA मॉडल जैसे सांख्यिकी उपकरणों के साथ काम करने की अनुचित तुलना …
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ARIMA बनाम कलमन फ़िल्टर - वे कैसे संबंधित हैं
जब मैंने कलमन फ़िल्टर के बारे में पढ़ना शुरू किया तो लगा कि यह ARIMA मॉडल (अर्थात् ARIMA (0,1,1)) का एक विशेष मामला है। लेकिन वास्तव में ऐसा लगता है कि स्थिति अधिक जटिल है। सबसे पहले, ARIMA को भविष्यवाणी के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और Kalman फ़िल्टर …
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ARIMA बनाम LSTM का उपयोग करके समय श्रृंखला की भविष्यवाणी
जिस समस्या से मैं निपट रहा हूं, वह समय श्रृंखला मूल्यों की भविष्यवाणी कर रही है। मैं एक समय में एक श्रृंखला देख रहा हूं और उदाहरण के लिए 15% इनपुट डेटा पर आधारित हूं, मैं इसके भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करना चाहता हूं। अब तक मैं दो मॉडल …
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एसीएफ और पीएसीएफ भूखंडों की व्याख्या कैसे करें
मैं सिर्फ यह जांचना चाहता हूं कि मैं एसीएफ और पीएसीएफ प्लॉटों की सही ढंग से व्याख्या कर रहा हूं: डेटा वास्तविक डेटा बिंदुओं और एआर (1) मॉडल का उपयोग करके उत्पन्न अनुमानों के बीच उत्पन्न त्रुटियों से मेल खाती है। मैंने यहाँ जवाब देखा है: ACF और PACF निरीक्षण …
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असतत-समय घटना इतिहास (अस्तित्व) आर में मॉडल
मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …
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समय श्रृंखला विश्लेषण के इतिहास के लिए कुछ अच्छे संसाधन क्या हैं?
मैंने इस प्रश्न के उत्तर को जाँचा है। आँकड़े.स्टैकएक्सचेंज: आँकड़ों का इतिहास प्रदान करने वाले अच्छे संसाधन क्या हैं? वास्तव में, स्टिगलर पुस्तक "सांख्यिकी ऑन द टेबल" उत्कृष्ट लगती है और मैं इसे पढ़ने के लिए उत्सुक हूं। लेकिन मैं आधुनिक ARIMA मॉडल के विकास में अधिक रुचि रखता हूं। …
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(0,1) के प्रतिशत के अनुमान के लिए समय श्रृंखला मॉडल क्या है?
यह सामने आना चाहिए --- 0 और 1 के बीच फंसी चीजों का पूर्वानुमान। मेरी श्रृंखला में, मुझे एक ऑटो-रिग्रेशन कंपोनेंट पर संदेह है, और एक अर्थ-रीवेरिंग कंपोनेंट भी है, इसलिए मुझे ऐसा कुछ चाहिए, जिसकी मैं ARIMA की तरह व्याख्या कर सकूं --- लेकिन मैं नहीं चाहता कि यह …
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मशीन सीखने के साथ कई अवधियों का पूर्वानुमान
मैंने हाल ही में अपने टाइम सीरीज़ के ज्ञान को पुन: प्राप्त किया और महसूस किया कि मशीन लर्निंग ज्यादातर पूर्वानुमान से केवल एक कदम आगे है। साथ एक कदम आगे पूर्वानुमान मैं मतलब पूर्वानुमान जो, उदाहरण के लिए, अगर हम प्रति घंटा डेटा है, डेटा 10 से पूर्वानुमान 11 …
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ARIMA मॉडल के चक्रीय व्यवहार के लिए शर्तें
मैं एक ऐसी सीरीज़ को मॉडल और पूर्वानुमानित करने की कोशिश कर रहा हूं जो मौसमी के बजाय चक्रीय है (यानी मौसमी की तरह के पैटर्न हैं, लेकिन एक निश्चित अवधि के साथ नहीं)। यह ARIMA मॉडल का उपयोग करने के लिए संभव होना चाहिए, जैसा कि पूर्वानुमान की धारा …
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Tsoutliers पैकेज और auto.arima का उपयोग करके पूर्वानुमान और व्याख्या कैसे करें
मुझे 1993 से 2015 तक मासिक डेटा मिला है और मैं इन आंकड़ों पर पूर्वानुमान लगाना चाहूंगा। मैंने आउटलेर्स का पता लगाने के लिए tsoutliers पैकेज का उपयोग किया, लेकिन मुझे नहीं पता कि मैं अपने डेटा के सेट के साथ पूर्वानुमान कैसे जारी रखूं। यह मेरा कोड है: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) …
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