forecasting पर टैग किए गए जवाब

मुझे एक समय श्रृंखला सेटिंग में मॉडल चयन में दिलचस्पी है। संक्षिप्तता के लिए, मान लीजिए कि मैं अलग-अलग लैग ऑर्डर वाले ARMA मॉडल के पूल से एक ARMA मॉडल का चयन करना चाहता हूं। अंतिम आशय पूर्वानुमान है । द्वारा मॉडल चयन किया जा सकता है परिणाम का सत्यापन …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसमें दोहरे मौसमी घटक शामिल हैं और मैं निम्नलिखित समय श्रृंखला घटकों (प्रवृत्ति, मौसमी घटक 1, मौसमी घटक 2 और अनियमित घटक) में श्रृंखला को विघटित करना चाहूंगा। जहाँ तक मुझे पता है, R में एक श्रृंखला को विघटित करने की STL प्रक्रिया केवल …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

मीन पूर्ण निरपेक्ष त्रुटि (MASE) कोहलर और हयंडमैन (2006) द्वारा प्रस्तावित पूर्वानुमान सटीकता का एक उपाय है । एमअ सए= एमए ईएमए ईi n - s a m p l e ,nएक मैं वी ईएमएएसए=एमएएएमएएमैंn-रोंएमीटरपीएलई,nएमैंvईMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} जहां वास्तविक पूर्वानुमान द्वारा उत्पादित औसत निरपेक्ष त्रुटि है; जबकि एक भोले पूर्वानुमान …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

ताला लगा हुआ । यह सवाल और इसके जवाब बंद हैं क्योंकि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है लेकिन इसका ऐतिहासिक महत्व है। यह वर्तमान में नए उत्तरों या इंटरैक्शन को स्वीकार नहीं कर रहा है। मैंने R: में एक लीनियर मॉडल बनाया है mod = lm(train_y ~ train_x)। मैं इसे एक्स …

21 r  forecasting  linear-model 

एक प्रश्न जो मुझे कुछ समय के लिए परेशान करता है, जिसे मैं नहीं जानता कि मुझे कैसे संबोधित करना है: हर दिन, मेरा मौसम विशेषज्ञ बारिश का एक प्रतिशत मौका देता है (मान लें कि इसकी गणना 9000 अंकों की है और उसने कभी कोई संख्या दोहराई नहीं है)। …

20 hypothesis-testing  forecasting 

से पूर्वानुमान: सिद्धांत और व्यवहार रोब जम्मू Hyndman और जॉर्ज Athanasopoulos द्वारा पाठ्यपुस्तक , विशेष रूप से सटीकता माप पर अनुभाग : एक पूर्वानुमान विधि जो MAE को न्यूनतम करती है, माध्यिका के पूर्वानुमान को जन्म देगी, जबकि RMSE को कम करने से माध्य के पूर्वानुमान को बढ़ावा मिलेगा। क्या …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

मेरी प्रेमिका ने हाल ही में एक प्रमुख बैंक में बिक्री और व्यापार करने वाली नौकरी प्राप्त की है। अपनी नई नौकरी से उत्साहित, उसे विश्वास है कि वह भविष्यवाणी कर सकती है कि महीने के अंत में स्टॉक ऊपर या नीचे होंगे या नहीं (उसे विश्वास है कि वह …

19 probability  forecasting  finance 

सबसे पहले, वह परिणामों की संभावना देता है। इसलिए, उदाहरण के लिए, उसका अमेरिकी चुनाव के लिए भविष्यवाणी वर्तमान में 82% क्लिंटन बनाम 18% ट्रम्प है। अब, भले ही ट्रम्प जीत जाए, मुझे कैसे पता चलेगा कि यह उस जीत का सिर्फ 18% हिस्सा नहीं था? दूसरी समस्या यह है …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

क्या कोई उदाहरण के माध्यम से मुझे बता सकता है कि एक समय श्रृंखला में आर में डीएलएम कलमन फ़िल्टरिंग का उपयोग कैसे करें। कहें कि मेरे पास ये मूल्य हैं (वार्षिक मौसमी के साथ त्रैमासिक मूल्य); अगले मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए आप DLM का उपयोग कैसे करेंगे? …

19 r  time-series  forecasting 

मैं एक परिसंपत्ति की कीमत का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक VAR मॉडल का निर्माण कर रहा हूं और जानना चाहूंगा कि क्या मेरा तरीका सांख्यिकीय रूप से ध्वनि है, क्या मैंने जो परीक्षण शामिल किए हैं वे प्रासंगिक हैं और यदि मेरे इनपुट चर के आधार पर एक विश्वसनीय …

19 r  forecasting  modeling  var 

गैलीट श्मुइली के "टू एक्सप्लेन ऑर प्रेडिक्ट " (2010) को पढ़कर मैं एक स्पष्ट विरोधाभास से हैरान हूँ। तीन परिसर हैं, AIC- बनाम BIC- आधारित मॉडल की पसंद (पृष्ठ 300 का अंत - p। 301 की शुरुआत): सीधे शब्दों में कहें तो AIC को भविष्यवाणी के लिए बनाए गए मॉडल …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

मेरे पास समय श्रृंखला डेटा है और मैंने डेटा फिट करने के लिए मॉडल के रूप में ARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+X_t का उपयोग किया। XtXtX_t एक संकेतक यादृच्छिक चर या तो यह है कि 0 (जब मैं दुर्लभ घटना देखें) (जब मैं एक दुर्लभ घटना नहीं दिख रहा है) या 1 है। पिछली …

18 time-series  forecasting  simulation 

मैंने इस साइट पर अनगिनत पोस्ट पढ़ी हैं जो अविश्वसनीय रूप से किसी भी प्रकार के मानदंड का उपयोग करके चर के चयन के खिलाफ हैं चाहे वह पी-मान आधारित हो, एआईसी, बीआईसी, आदि। मैं समझता हूं कि ये प्रक्रियाएं सामान्य क्यों हैं, चर के चयन के लिए काफी खराब …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

वायरस के प्रचलन के कारण महामारी (संख्या में अचानक वृद्धि) के दौरान होने वाले मामलों और मौतों की संख्या में वृद्धि (2002 में संयुक्त राज्य अमेरिका में वेस्ट नाइल वायरस) या लोगों की प्रतिरोधक क्षमता में कमी या भोजन या पानी के दूषित होने या संख्या में वृद्धि के कारण …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

मैं एक एल्गोरिथ्म का निर्माण करना चाहूंगा जो किसी भी समय श्रृंखला का विश्लेषण करने में सक्षम हो और "स्वचालित रूप से" विश्लेषण किए गए समय श्रृंखला डेटा के लिए सबसे अच्छा पारंपरिक / सांख्यिकीय पूर्वानुमान विधि (और इसके मापदंडों) का चयन करें। क्या ऐसा कुछ करना संभव होगा? यदि …

17 time-series  forecasting  python