Questions marquées «forecasting»

Prédiction des événements futurs. Il s'agit d'un cas particulier de [prédiction], dans le contexte de [séries temporelles].

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Fonction ETS (), comment éviter des prévisions non conformes aux données historiques?
Je travaille sur un alogorithme en R pour automatiser un calcul de prévision mensuelle. J'utilise, entre autres, la fonction ets () du package de prévisions pour calculer les prévisions. Cela fonctionne très bien. Malheureusement, pour certaines séries temporelles spécifiques, le résultat que j'obtiens est bizarre. Veuillez trouver ci-dessous le code …
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tendance stochastique vs déterministe / saisonnalité dans les prévisions de séries chronologiques
J'ai une formation modérée en prévision de séries chronologiques. J'ai regardé plusieurs livres de prévisions et je ne vois pas les questions suivantes abordées dans aucun d'entre eux. J'ai deux questions: Comment pourrais-je déterminer objectivement (via un test statistique) si une série temporelle donnée a: Saisonnalité stochastique ou saisonnalité déterministe …
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Estimer les coefficients ARMA par inspection ACF et PACF
Comment estimez-vous le modèle de prévision approprié pour une série chronologique par inspection visuelle des parcelles ACF et PACF? Lequel (c.-à-d. ACF ou PACF) informe l'AR ou le MA (ou les deux)? Quelle partie des graphiques vous indique la partie saisonnière et non saisonnière d'un ARIMA saisonnier? Considérez les fonctions …
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Utilisation du package de prévisions R avec des valeurs manquantes et / ou des séries chronologiques irrégulières
Je suis impressionné par le forecastpackage R , ainsi que par exemple le zoopackage pour les séries temporelles irrégulières et l'interpolation des valeurs manquantes. Mon application est dans le domaine des prévisions de trafic du centre d'appels, donc les données le week-end sont (presque) toujours manquantes, ce qui peut être …
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Quelle est l'intuition derrière les échantillons échangeables sous l'hypothèse nulle?
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test non paramétrique comme Mann-Whitney-U-testcela entraînerait la perte …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Estimation ARIMA à la main
J'essaie de comprendre comment les paramètres sont estimés dans la modélisation ARIMA / Box Jenkins (BJ). Malheureusement, aucun des livres que j'ai rencontrés ne décrit en détail la procédure d'estimation telle que la procédure d'estimation de log-vraisemblance. J'ai trouvé le site Web / matériel pédagogique très utile. Voici l'équation de …
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Prévision de séries chronologiques avec données quotidiennes: ARIMA avec régresseur
J'utilise une série chronologique quotidienne de données de vente qui contient environ 2 ans de points de données quotidiens. Sur la base de certains tutoriels / exemples en ligne, j'ai essayé d'identifier la saisonnalité des données. Il semble qu'il y ait une périodicité / saisonnalité hebdomadaire, mensuelle et probablement annuelle. …
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Pourquoi utiliser une certaine mesure d'erreur de prévision (par exemple MAD) par opposition à une autre (par exemple MSE)?
MAD = écart absolu moyen MSE = erreur quadratique moyenne J'ai vu des suggestions de divers endroits selon lesquelles MSE est utilisé malgré certaines qualités indésirables (par exemple http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , qui déclare en p8 "On pense généralement que MAD est un meilleur critère que MSE. Cependant, mathématiquement, MSE est plus …
15 forecasting  error  mse  mae 
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