arima पर टैग किए गए जवाब

मैं प्रचारक मॉडलिंग उद्देश्यों के लिए बहिर्जात चर के साथ संवर्धित ARIMA मॉडलिंग के साथ व्याप्त हूं और मेरे पास व्यवसाय उपयोगकर्ताओं के लिए इसे समझाने में कठिन समय है। कुछ मामलों में सॉफ्टवेयर पैकेज एक साधारण ट्रांसफर फंक्शन यानी पैरामीटर * एक्सोजेनस वेरिएबल के साथ समाप्त होते हैं। इस …

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जैसा कि मैं ARIMA मॉडल के साथ पूर्वानुमान लगा रहा हूं, मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि मैं ARIMA पर आधारित पूर्वानुमान को कैसे बेहतर बना सकता हूं ताकि सीज़न और ड्रिफ्ट के साथ फिट हो। मेरा डेटा निम्नलिखित समय श्रृंखला है (3 वर्ष से अधिक, स्पष्ट …

9 r  time-series  forecasting  arima  seasonality 

चूंकि हम ARIMA मॉडल को फिट नहीं कर सकते हैं, जब निरंतर विचरण धारणा का उल्लंघन किया जाता है, तो क्या मॉडल का उपयोग यूनीवेट समय श्रृंखला में फिट करने के लिए किया जा सकता है?

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मैंने auto.arima()आर में फंक्शन का उपयोग करके ARIMA (5,1,2) मॉडल फिट किया है और आदेश को देखते हुए हम कह सकते हैं कि यह पूर्वानुमान करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। यदि डेटा श्रृंखला में आउटलेयर मौजूद हैं, तो इस तरह के डेटा के लिए एक मॉडल को …

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निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

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मेरा डेटा नियोजित जनसंख्या, L और समय अवधि, वर्ष की एक समय श्रृंखला है। 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 estimated as 1.503e-06: log likelihood=107.55 AIC=-201.1 AICc=-192.49 …

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