Als «arima» getaggte Fragen

Bezieht sich auf das AutoRegressive Integrated Moving Average-Modell, das in der Zeitreihenmodellierung sowohl zur Datenbeschreibung als auch zur Vorhersage verwendet wird. Dieses Modell verallgemeinert das ARMA-Modell, indem es einen Begriff für die Differenzierung einfügt, der nützlich ist, um Trends zu entfernen und einige Arten von Nichtstationarität zu behandeln.

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Optimierungsfehler beim Einpassen des Arima-Modells in R.
Ich verwende die Arima-Methode des Statistikpakets von R mit meiner Zeitreihe von 17376 Elementen. Mein Ziel ist es, den Wert des AIC-Kriteriums zu erhalten. Ich habe in meinem ersten Test Folgendes beobachtet: ts <- arima(serie[,1], order = c(2,1,1), seasonal = list(order=c(2,0,1),period = 24), method = "CSS", optim.method = "BFGS",) > …
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
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auto.arima erkennt kein saisonales Muster
Ich habe einen täglichen Wetterdatensatz, der wenig überraschend einen sehr starken saisonalen Effekt hat. Ich habe ein ARIMA-Modell mit der Funktion auto.arima aus dem Prognosepaket an diesen Datensatz angepasst. Zu meiner Überraschung wendet die Funktion keine saisonalen Operationen an - saisonale Differenzierung, saisonale ar- oder ma-Komponenten. Hier ist das Modell, …
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Zwei saisonale Perioden in ARIMA mit R.
Ich verwende derzeit R, um eine Zeitreihe mit den folgenden Anweisungen vorherzusagen: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Wie Sie sehen, habe ich stündlich Daten und habe den saisonalen Zeitraum von 24 (einen Tag) gewählt. Ich möchte meine Prognose mithilfe eines zusätzlichen …
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Vorhersage nichtstationärer Zeitreihen
Ich möchte die instationären Zeitreihen vorhersagen, die mehrere wichtige a-priori-Annahmen beinhalten, die sich aus der Untersuchung von Instanzen solcher Reihen ergeben. Ich habe eine zeitgemittelte Ein-Punkt-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion konstruiert, die durch die Normalverteilung angenähert wird. P ( x ) = 1 Unter diesem Gesichtspunkt möchte ich, dass die Prognosenicht überschreitet, wenn. Mit …
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Modellvergleich zwischen einem ARIMA-Modell und einem Regressionsmodell
Ich habe wirklich Probleme herauszufinden, wie man ARIMA- und Regressionsmodelle vergleicht. Ich verstehe, wie ARIMA-Modelle gegeneinander und verschiedene Arten von Regressionsmodellen (dh Regression gegen dynamische Regression mit AR-Fehlern) gegeneinander bewertet werden, sehe jedoch nicht viele Gemeinsamkeiten zwischen Bewertungsmetriken für ARIMA-Modelle und Regressionsmodelle. Die einzigen zwei Metriken, die sie gemeinsam nutzen, …
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Nichtstationäre Lösungen für stationäre ARMA-Gleichungen
Mit "stationär" meine ich "schwach stationär". Betrachten Sie eine "stationäre" AR (1) -Gleichung: Xt=φXt−1+εt,Xt=φXt−1+εt,X_t=\varphi X_{t-1}+\varepsilon_t, wobei diskrete Zeitmomente sind, ein null-mittleres weißes Rauschen (nur eine iid-Sequenz), . Es ist bekannt, dass es eine stationäre Lösung gibt (dh eine diskrete Zeitreihe, die die Gleichung erfüllt). Bezeichne es mitWir können jedoch eine …
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Bedingungslose Verteilung des ARMA-Prozesses mit T-Student-Fehlern
Wenn im -Modell die Fehler eine Normalverteilung haben, ist die bedingungslose Verteilung von Normal. Wenn die Fehler eine T-Student-Verteilung mit Freiheitsgraden haben. Was ist die bedingungslose Verteilung von ?Yt∼ARMA(p,q)Yt∼ARMA(p,q)Y_t\sim ARMA(p,q)YtYtY_tνν\nuYtYtY_t Also wobei .Yt=ϕ1Yt−1+⋯+ϕpYt−p+et−θ1et−1−⋯−θqet−qYt=ϕ1Yt−1+⋯+ϕpYt−p+et−θ1et−1−⋯−θqet−qY_t=\phi_1Y_{t-1}+\dots+\phi_pY_{t-p}+e_t-\theta_1e_{t-1}-\dots-\theta_q e_{t-q}et∼tνet∼tνe_t\sim t_\nu Ich habe keine Ahnung, wie ich die Verteilung und die Bücher finden soll, die ich …
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Saisonale ARIMA-Modellierung in R.
Ich habe monatliche Preisdaten für eine Ware von 2007 bis 2017. Sie finden sie unter folgendem Link: https://drive.google.com/open?id=0BxRCOgKAL4itcUZlOExrUmVOanc Ich muss sie für das nächste mit dem saisonalen ARIMA-Modell in R prognostizieren Jahr. Wenn ich die auto.arimaFunktion verwende, wird mir das beste Modell ARIMA(0,1,1)anstelle von vorgeschlagen ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)12. Der saisonale Teil des …
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