forecasting पर टैग किए गए जवाब

मैं कार्यक्रम करता हूं और परीक्षण-संचालित विकास करता हूं। अपने कोड में बदलाव करने के बाद मैंने अपने परीक्षण चलाए। कभी वे सफल होते हैं तो कभी असफल। इससे पहले कि मैं एक परीक्षण चलाऊं मैं अपनी विश्वसनीयता के लिए 0.01 से 0.99 तक की संख्या लिखता हूं कि परीक्षण …

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ARMA मॉडल को राज्य-स्पेस-मॉडल के रूप में व्यक्त करने और कलमन फ़िल्टर का उपयोग करने के पूर्वानुमान क्या हैं? यह कार्यप्रणाली उदाहरण के लिए अजगर-सांख्यिकीमॉडल के SARIMAX कार्यान्वयन में उपयोग की जाती है: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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पूर्वानुमान द्वारा सामना किए जा रहे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक यह है कि क्या दी गई श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है या नहीं? मैं पीटर कैट द्वारा " एंट्रोपी फॉर ए ए प्रियोरी इंडिकेटर ऑफ फोरकास्टीबिलिटी " नामक एक लेख पर अड़ गया, जो किसी दिए गए …

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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 संभावना घनत्व कार्यों की समय श्रृंखला के पूर्वानुमान के बारे में कुछ शोध कर रहा हूं। हम ऐतिहासिक रूप से देखे गए (आमतौर पर अनुमानित) पीडीएफ को देखते हुए एक पीडीएफ के पूर्वानुमान का लक्ष्य बना रहे हैं। जिस पूर्वानुमान विधि को हम विकसित कर रहे हैं वह अनुकार …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

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 

मेरे पास एक डेटासेट है जहां अनुभवजन्य अंतर्ज्ञान कहते हैं कि मुझे एक साप्ताहिक मौसमीता की उम्मीद करनी चाहिए (यानी, शनिवार और रविवार को व्यवहार सप्ताह के बाकी हिस्सों से अलग है)। क्या यह आधार सही होना चाहिए, क्या ऑटोकॉर्पेशन ग्राफ मुझे 7 के लैग मल्टीप्ले में फटने नहीं देना …

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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 …

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मैं वेंडिंग मशीन में उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं। समस्या यह है कि मशीन अनियमित अंतराल पर भरी हुई है और प्रत्येक भराव पर हम मशीन के अंतिम भरण (यानी हमारे पास दैनिक बिक्री डेटा नहीं है) के बाद से एकत्र बिक्री को रिकॉर्ड …

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माना जाता है कि एक साधारण लेकिन दिलचस्प समस्या के बारे में, मैं कुछ कोड लिखने के लिए उपभोग्य पूर्वानुमान लगा सकता हूं, जिनकी मुझे निकट भविष्य में अपनी पिछली खरीद का पूरा इतिहास देना होगा। मुझे यकीन है कि इस तरह की समस्या में कुछ अधिक सामान्य और अच्छी …

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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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मैं मीन स्क्वेरेड प्रीडिक्शन एरर को कम करके एक टाइम-सीरीज़ में सेट किए गए टाइम-सीरीज़ डेटा के पूर्वानुमानित और बैककास्टेड (अर्थात पिछले मूल्यों की भविष्यवाणी) को संयोजित करना चाहूंगा। कहो कि मेरे पास 2001-2010 से वर्ष 2007 के अंतराल के साथ समय श्रृंखला है। मैं 2001-2007 डेटा (लाल रेखा - …

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यह सवाल बहुत व्यापक लग सकता है, लेकिन यहां वह है जिसकी मुझे तलाश है। मुझे पता है कि अर्थमितीय विधियों के बारे में कई उत्कृष्ट किताबें हैं, और अर्थमितीय तकनीकों के बारे में कई उत्कृष्ट लेख हैं। इस क्रॉसविलेस्ड प्रश्न में वर्णित अर्थमिति के उत्कृष्ट प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य …

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मुझसे समय श्रृंखला के बारे में एक और सवाल। मेरे पास एक डेटासेट है जो एक मनोरोग अस्पताल में तीन वर्षों में हिंसक घटनाओं का दैनिक रिकॉर्ड देता है। अपने पिछले प्रश्न की मदद से मैं इसके साथ जुड़ गया हूं और अब इसके बारे में थोड़ा खुश हूं। मेरे …

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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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