Statistiques et Big Data forecasting

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J'ai posé cette question sur le site matemathics stackexchange et on m'a recommandé de la poser ici. Je travaille sur un projet de passe-temps et j'aurais besoin d'aide pour résoudre le problème suivant. Un peu de contexte Disons qu'il existe une collection d'articles avec une description des fonctionnalités et un …

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Déterminer si un site Web est actif à l'aide de visites quotidiennes

Le contexte: J'ai un groupe de sites Web où j'enregistre quotidiennement le nombre de visites: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 …

15 time-series forecasting

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Modèles prédictifs: les statistiques ne peuvent-elles pas battre l'apprentissage automatique? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je suis actuellement en train de …

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Traitement des données manquantes dans un modèle de lissage exponentiel

Il ne semble pas y avoir de méthode standard pour traiter les données manquantes dans le contexte de la famille de modèles de lissage exponentiel. En particulier, l'implémentation R appelée ets dans le package de prévision semble ne prendre que la sous-séquence la plus longue sans données manquantes, et le …

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Comment calculer l'erreur de prévision (intervalles de confiance) pour les périodes en cours?

J'ai souvent besoin de prévoir les périodes futures dans des séries mensuelles de données. Des formules sont disponibles pour calculer l'intervalle de confiance à alpha pour la prochaine période de la série chronologique, mais cela ne comprend jamais comment traiter la deuxième période, la troisième, etc. J'imagine visuellement que si …

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Procédure et méthodes d'analyse de la série temporelle utilisant R

Je travaille sur un petit projet où nous essayons de prévoir les prix des matières premières (pétrole, aluminium, étain, etc.) pour les 6 prochains mois. J'ai 12 variables de ce type à prévoir et j'ai des données d'avril 2008 à mai 2013. Comment dois-je procéder pour la prédiction? J'ai fait …

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Les modèles identifiés par auto.arima () sont-ils parcimonieux?

J'ai essayé d'apprendre et d'appliquer des modèles ARIMA. J'ai lu un excellent texte sur ARIMA de Pankratz - Prévision avec boîte univariée - Modèles Jenkins: concepts et cas . Dans le texte, l'auteur insiste particulièrement sur le principe de parcimonie dans le choix des modèles ARIMA. J'ai commencé à jouer …

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Calcul de l'erreur de prévision avec validation croisée des séries chronologiques

J'ai un modèle de prévision pour une série chronologique et je veux calculer son erreur de prédiction hors échantillon. En ce moment, la stratégie que je suis en train de suivre est celle suggérée sur le blog de Rob Hyndman (près du bas de la page) qui va comme ceci …

13 time-series forecasting

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Analyse exploratoire des erreurs de prévision spatio-temporelles

Les données: J'ai récemment travaillé sur l'analyse des propriétés stochastiques d'un champ spatio-temporel d'erreurs de prévision de production d'énergie éolienne. Formellement, on peut dire que c'est un processus (ϵpt+h|t)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn(ϵt+h|tp)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn \left (\epsilon^p_{t+h|t} \right )_{t=1\dots,T;\; h=1,\dots,H,\;p=p_1,\dots,p_n} indexé deux fois dans le temps (avectttethhh) et une fois dans l'espace (ppp) avecHHHétant le nombre …

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Utiliser l'analyse de séries chronologiques pour analyser / prédire les comportements violents

C'est une question un peu désinvolte, mais j'ai un sérieux intérêt pour la réponse. Je travaille dans un hôpital psychiatrique et j'ai trois ans de données, collectées chaque jour dans chaque service sur le niveau de violence dans ce service. De toute évidence, le modèle qui correspond à ces données …

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Pouvez-vous comparer les valeurs AIC tant que les modèles sont basés sur le même ensemble de données?

Je fais des prévisions dans R en utilisant le package de prévisions de Rob Hyndman . Le papier appartenant au paquet peut être trouvé ici . Dans l'article, après avoir expliqué les algorithmes de prévision automatique, les auteurs mettent en œuvre les algorithmes sur le même ensemble de données. Cependant, …

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Modèle de série chronologique d'ensemble

J'ai besoin d'automatiser les prévisions de séries chronologiques et je ne connais pas à l'avance les caractéristiques de ces séries (saisonnalité, tendance, bruit, etc.). Mon objectif n'est pas d'obtenir le meilleur modèle possible pour chaque série, mais d'éviter les très mauvais modèles. En d'autres termes, obtenir de petites erreurs à …

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Comment tenir compte de l'impact des vacances dans les prévisions

J'ai une série chronologique quotidienne assez prévisible avec une saisonnalité hebdomadaire. Je peux proposer des prédictions qui semblent assez précises (confirmées par validation croisée) quand il n'y a pas de vacances. Cependant, quand il y a des vacances, j'ai les problèmes suivants: J'obtiens des nombres non nuls pour les vacances …

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Différence entre les prévisions «dans l'échantillon» et «pseudo hors échantillon»

Existe-t-il une différence explicite entre les prévisions dans l'échantillon et les prévisions pseudo-hors échantillon . Les deux sont conçus dans le contexte de l'évaluation et de la comparaison des modèles de prévision.

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Prévision de séries chronologiques binaires

J'ai une série temporelle binaire avec 1 lorsque la voiture ne bouge pas et 0 lorsque la voiture se déplace. Je veux faire une prévision pour un horizon temporel jusqu'à 36 heures à l'avance et pour chaque heure. Ma première approche a été d'utiliser un Naive Bayes en utilisant les …

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