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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Pourquoi la prévision des modèles ARMA est-elle effectuée par un filtre de Kalman
Quels sont les avantages d'exprimer un modèle ARMA en tant que modèle d'espace d'état et de faire des prévisions à l'aide d'un filtre de Kalman? Cette méthodologie est par exemple utilisée dans l'implémentation SARIMAX de modèles de statistiques python: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace
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Prévision de la fonction de densité
Je fais des recherches sur la prévision de séries chronologiques de fonctions de densité de probabilité. Nous visons à prévoir un PDF à partir d'un PDF historiquement observé (généralement estimé). La méthode de prévision que nous développons fonctionne assez bien dans les études de simulation. Cependant, j'ai besoin d'un exemple …
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Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Interpréter la saisonnalité avec ACF et PACF
J'ai un ensemble de données où l'intuition empirique dit que je devrais m'attendre à une saisonnalité hebdomadaire (c'est-à-dire que le comportement le samedi et le dimanche est différent du reste de la semaine). Si cette prémisse est vraie, un graphique d'autocorrélation ne devrait-il pas me donner des rafales à des …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Quel algorithme pourrait être utilisé pour prédire l'utilisation des consommables compte tenu des données des achats passés?
En pensant à un problème supposé simple mais intéressant, j'aimerais écrire du code pour prévoir les consommables dont j'aurai besoin dans un avenir proche étant donné l'historique complet de mes achats précédents. Je suis sûr que ce type de problème a une définition plus générique et bien étudiée (quelqu'un a …
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Combiner deux séries chronologiques en faisant la moyenne des points de données
Je voudrais combiner les prévisions et les rétrodiffusions (c'est-à-dire les valeurs passées prévues) d'un ensemble de données de séries chronologiques en une seule série temporelle en minimisant l'erreur quadratique moyenne de prédiction. Disons que j'ai des séries chronologiques de 2001-2010 avec un écart pour l'année 2007. J'ai pu prévoir 2007 …
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Exemples documentés / reproductibles d'applications réussies dans le monde réel de méthodes économétriques?
Cette question peut sembler très large, mais voici ce que je recherche. Je sais qu'il existe de nombreux excellents livres sur les méthodes économétriques et de nombreux excellents articles de présentation sur les techniques économétriques. Il existe même d'excellents exemples reproductibles d'économétrie, comme décrit dans cette question CrossValidated . En …
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