Als «forecasting» getaggte Fragen

Vorhersage der zukünftigen Ereignisse. Es ist ein Sonderfall von [Vorhersage] im Kontext von [Zeitreihen].

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Simulieren Sie prognostizierte Beispielpfade aus dem tbats-Modell
Unter Verwendung des hervorragenden Prognosepakets von Rob Hyndman stieß ich auf die Notwendigkeit, nicht nur Vorhersageintervalle zu haben, sondern auch eine Reihe zukünftiger Pfade zu simulieren, wenn man frühere Beobachtungen einer Zeitreihe mit komplexen Saisonalitäten berücksichtigt. Es gibt etwas für weniger komplexe Zeitreihen mit nur einer oder zwei Saisonalitäten (simulate.ets …
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Eine einfachere Methode zur Berechnung des exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitts?
Vorgeschlagene Methode: Bei einer Zeitreihe möchte ich einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelungsfenster von Punkten berechnen , wobei die Gewichtungen neuere Werte gegenüber älteren Werten bevorzugen. N.xichxix_iN.NN Bei der Auswahl der Gewichte verwende ich die bekannte Tatsache, dass eine geometrische Reihe gegen 1 konvergiert, dh , vorausgesetzt, es werden …
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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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Klappmesser mit Zeitreihenmodellen
Einführung Ich möchte die jährlichen Wachstumsraten für eine Reihe von makroökonomischen Indikatoren prognostizieren (mit ). Eine der Aufgaben besteht darin, die Prognoseleistung konkurrierender Zeitreihenmodelle mit und ohne exogene Variablen ( X t , eine T × k- Matrix) zu testen . Die Liste der Konkurrenzmodelle umfasst:YtYtY_tXtXtX_tT×kT×kT\times k AR (I) MA-Modell …
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Wiederkehrende neuronale Netze in R.
Ich habe ein wenig über die Verwendung neuronaler Netze zur Vorhersage von Zeitreihen gehört , insbesondere über wiederkehrende neuronale Netze . Ich habe mich gefragt, gibt es ein wiederkehrendes neuronales Netzwerkpaket für R? Ich kann anscheinend keinen auf CRAN finden . Das nächste, was mir gekommen ist, ist die nnetTs- …
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Verwenden von Holt-Winters für Prognosen in Python
[Ich stellte zunächst diese Frage zu Stack Overflow hier aber nicht bekam keine Antworten, so dass ich dachte , ich würde hier versuchen , über. Entschuldigung, wenn Reposting nicht erlaubt ist.] Ich habe versucht, diese Implementierung des Holt-Winters-Algorithmus für die Vorhersage von Zeitreihen in Python zu verwenden, bin aber auf …
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Eine einfache Erklärung des PACF-Diagramms
Ich präsentiere Kollegen einige ACF- und PACF-Pläne. Ich kann erklären, wie die Diagramme zu interpretieren sind und wie p und q basierend auf dem Aussehen der Diagramme zu bestimmen sind, aber ich kann keine einfache intuitive Erklärung dafür finden, was ein PACF-Diagramm tatsächlich bedeutet. Ich habe die Erklärung hier gelesen, …
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Warum nicht das R-Quadrat verwenden, um die Prognosegenauigkeit zu messen?
Warum in der Literatur normalerweise die gängigen Genauigkeitsmaße wie MAD, MSE, RMSE, MAPE ... verwendet werden. Warum nicht den (Bestimmungskoeffizient) verwenden?R2R2R^2 Ich habe über den Unterschied nachgedacht: Mit der MSE kann ich den Durchschnitt der Prognose vergleichen. Und wenn ich benutze, bekomme ich Informationen über die Varianz.R2R2R^2 Warum wird der …
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Fügt eine Dichteprognose einen Wert hinzu, der über eine Punktprognose hinausgeht, wenn die Verlustfunktion angegeben wird?
Dichtevorhersagen sind universeller als Punktvorhersagen; Sie liefern Informationen über die gesamte vorhergesagte Verteilung einer Zufallsvariablen und nicht über eine konkrete Funktion derselben (wie den vorhergesagten Mittelwert, den Median, das Quantil usw.). Durch die Verfügbarkeit einer Dichtevorhersage können verschiedene Benutzer relevante Elemente - Punktvorhersagen - auswählen, die für sie von Interesse …
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Summe der Prognosen
Ich habe eine Frage zur Prognose. Ich baue ein Bestandsmodell für Lager auf, bei dem allen Lagern mehrere Kunden / Länder zugewiesen sind. Ich habe Daten zum Umsatz für alle Länder separat, sodass ich meine Prognose für diese Daten durchführen kann, um eine Prognose für die Ländernachfrage zu erhalten. Ich …
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