time-series पर टैग किए गए जवाब

मान लीजिए, मेरे पास Jan'05 से दिसम्बर 11 तक फैले 20.000 मासिक समय की श्रृंखला है। इनमें से प्रत्येक एक अलग उत्पाद के लिए वैश्विक बिक्री डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं। क्या होगा अगर, उनमें से हर एक के लिए पूर्वानुमान पूर्वानुमान के बजाय, मैं केवल कुछ उत्पादों पर ध्यान …

11 time-series  forecasting  forecastability 

मैंने ARIMA मॉडल को मूल समय श्रृंखला में फिट किया है, और सबसे अच्छा मॉडल ARIMA (1,1,0) है। अब मैं उस मॉडल से श्रृंखला का अनुकरण करना चाहता हूं। मैंने सरल एआर (1) मॉडल लिखा था, लेकिन मैं यह नहीं समझ सका कि मॉडल एआरआई (1,1,0) के भीतर अंतर को …

11 r  time-series  arima 

मैं घातीय चौरसाई का उपयोग करके खुदरा वस्तुओं (सप्ताह तक) का पूर्वानुमान लगाना चाहता हूं। मैं अभी से अटक रहा हूं कि सेसोनॉलिटी इंडेक्स की गणना, स्टोर और कैसे लागू करें। समस्या यह है कि सभी उदाहरण मुझे एक प्रकार की साधारण सीज़न से मिलते हैं। मेरे मामले में मुझे …

11 time-series  seasonality 

कभी-कभी एक समय सीरी को स्थिर बनाने के लिए अलग करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि मुझे समझ में नहीं आता है कि कैसे दूसरे क्रम के विभेदक इसे स्थिर बनाने में मदद कर सकते हैं जब प्रथम-क्रम विभेदक पर्याप्त नहीं है। क्या आप दूसरे क्रम विभेदक और उन …

11 time-series  stationarity 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ओएलएस एक एआर (1) प्रक्रिया का एक पक्षपाती अनुमानक क्यों देता है। विचारणीय इस मॉडल में, सख्त अतिशयोक्ति का उल्लंघन किया जाता है, यानी और सहसंबद्ध होते हैं, लेकिन और असंबद्ध होते हैं। लेकिन अगर यह सच है, तो निम्न सरल …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

मेरा प्रश्न होल्ट-विंटर्स और ARIMA के बीच वैचारिक अंतर के आसपास है। जहां तक ​​मैं समझता हूं, होल्ट-विंटर्स ARIMA का एक विशेष मामला है। लेकिन एक एल्गोरिथ्म दूसरे पर कब पसंद किया जाता है? शायद होल्ट-विंटर्स वृद्धिशील है और इसलिए एक इनलाइन (तेज) एल्गोरिदम के रूप में कार्य करता है? …

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

एआर ( ) मॉडल पर विचार करें (सादगी के लिए शून्य का मतलब मानते हुए):पीपीp एक्सटी=φ1एक्सटी - 1+ … +φपीएक्सटी - पी+εटीएक्सटी=φ1एक्सटी-1+...+φपीएक्सटी-पी+εटी x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t OLS आकलनकर्ता ( अधिकतम सशर्त संभावना के बराबर ) को पक्षपाती के रूप में जाना जाता है, …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

मेरे पास टाइम सीरीज़ है yटीyty_tऔर मैं इसे एआरएफआईएमए (उर्फ फारिमा) प्रक्रिया के रूप में मॉडल करना चाहूंगा। अगरyटीyty_t (भिन्नात्मक) क्रम से एकीकृत है घdd, मैं इसे स्थिर बनाने के लिए भिन्न-भिन्न करना चाहूंगा। प्रश्न : भिन्नात्मक-विभेदन को परिभाषित करने वाला निम्नलिखित सूत्र सही है? Δघyटी:=yटी-डीyटी - 1+घ(d)- ( 1 …

11 time-series  arima  arfima 

मेरे पास दैनिक डेटा की दो बार श्रृंखला है। एक है sign-upsऔर दूसरी terminationsसदस्यता है। मैं दोनों चरों में निहित जानकारी का उपयोग करके बाद की भविष्यवाणी करना चाहता हूँ। इन श्रृंखलाओं के ग्राफ को देखते हुए यह स्पष्ट है कि महीनों पहले साइन-अप के गुणकों के साथ समाप्ति का …

11 r  time-series  seasonality  var 

हम स्वत: सहसंबद्ध यादृच्छिक मूल्यों को बनाने की कोशिश कर रहे हैं जिनका उपयोग समय के रूप में किया जाएगा। हमारे पास कोई मौजूदा डेटा नहीं है जिसे हम संदर्भित करते हैं और केवल खरोंच से वेक्टर बनाना चाहते हैं। एक तरफ हमें वितरण और उसके एसडी के साथ एक …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

मेरे पास दो डेटा सीरीज़ हैं जो समय के साथ मृत्यु की औसत आयु को दर्शाती हैं। दोनों श्रृंखला समय के साथ मृत्यु की बढ़ती उम्र को प्रदर्शित करती हैं, लेकिन एक दूसरे की तुलना में बहुत कम है। मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि क्या निचले नमूने की …

11 time-series  correlation  stata 

अभी तक क्रॉस सेक्शनल डेटा के साथ ज्यादातर काम किया है और बहुत हाल ही में ब्राउज़ कर रहा है, परिचयात्मक समय श्रृंखला साहित्य का एक गुच्छा के माध्यम से ठोकरें स्कैन कर रहा है मुझे आश्चर्य है कि समय श्रृंखला विश्लेषण में कौन से भूमिका व्याख्यात्मक चर खेल रहे …

11 r  time-series  multivariate-analysis 

मैं समय श्रृंखला डेटा में उन्हें ढूंढने / उनका पता लगाने के लिए आउटलेर्स को सही करने का एक तरीका खोजने की कोशिश कर रहा हूं। R में nnetar जैसे कुछ तरीके, बड़े / बड़े आउटलेर्स के साथ टाइम सीरीज़ के लिए कुछ त्रुटियां देते हैं। मैं पहले से ही …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

मैं निम्नलिखित समय सीरीज़ डेटा को मौसमी, प्रवृत्ति और अवशिष्ट पोटीनीनेट में विघटित करना चाहूंगा। डेटा एक व्यावसायिक भवन से प्रति घंटा कूलिंग एनर्जी प्रोफ़ाइल है: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) इसलिए स्पष्ट दैनिक और साप्ताहिक मौसमी प्रभाव हैं, इसलिए से सलाह के आधार पर: कई मौसमी घटकों के …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

मैंने एक ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) मॉडल को AUD / USD विनिमय दर की समय श्रृंखला के लिए मॉडल किया है, जो कई वर्षों के दौरान एक-एक मिनट के अंतराल पर सैंपल की गई कीमतों को दो से अधिक प्रदान करता है। जिस पर मॉडल का अनुमान लगाने के लिए …

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