Estou trabalhando em uma série temporal cujos valores são estritamente positivos . Trabalhando com vários modelos, incluindo AR, MA, ARMA, etc, não consegui encontrar uma maneira fácil de obter previsões estritamente positivas. Estou usando R para fazer minhas previsões, e tudo o que pude...
Fiz essa pergunta no site matemathics stackexchange e foi recomendado fazer aqui. Estou trabalhando em um projeto de hobby e precisaria de ajuda com o seguinte problema. Um pouco de contexto Digamos que haja uma coleção de itens com uma descrição dos recursos e um preço. Imagine uma lista de...
Estou tentando entender como os parâmetros são estimados na modelagem ARIMA / Box Jenkins (BJ). Infelizmente, nenhum dos livros que encontrei descreve o procedimento de estimativa, como o procedimento de estimativa do Log-Likelihood em detalhes. Achei o site / material didático que foi muito útil....
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...
MAD = Desvio Absoluto Médio MSE = Erro Quadrático Médio Vi sugestões de vários lugares em que o MSE é usado, apesar de algumas qualidades indesejáveis (por exemplo , http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , que afirma na p8 "Acredita-se que MAD é um critério melhor que o MSE. No entanto,...
Contexto: Eu tenho um grupo de sites onde eu registro o número de visitas diariamente: 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 = { 0, 0, 4, 2, 2, 5, 3, 30, 50, 30, 30, 25, 40, .. } ... Wn Pergunta Geral: Como...
Estou usando uma série temporal diária de dados de vendas que contém cerca de 2 anos de pontos de dados diários. Com base em alguns dos tutoriais / exemplos on-line, tentei identificar a sazonalidade nos dados. Parece haver periodicidade / sazonalidade semanal, mensal e provavelmente anual. Por...
Não parece haver uma maneira padrão de lidar com dados ausentes no contexto da família de modelos de suavização exponencial. Em particular, a implementação R chamada ets no pacote de previsão parece levar a subsequência mais longa sem a falta de dados, e o livro "Forecasting with Exponential...
Muitas vezes, preciso prever períodos futuros em séries mensais de dados. As fórmulas estão disponíveis para calcular o intervalo de confiança em alfa para o próximo período da série temporal, mas isso nunca inclui como tratar o segundo período, o terceiro, etc. Eu imaginaria visualmente que, se...
Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Atualmente, estou...
Esta é uma pergunta um tanto irreverente, mas tenho um interesse sério na resposta. Eu trabalho em um hospital psiquiátrico e tenho três anos de dados, coletados todos os dias em cada ala em relação ao nível de violência nessa ala. Claramente, o modelo que se encaixa nesses dados é um modelo de...
Estou fazendo algumas previsões em R usando o pacote de previsões de Rob Hyndman . O documento pertencente à embalagem pode ser encontrado aqui . No artigo, depois de explicar os algoritmos de previsão automática, os autores implementam os algoritmos no mesmo conjunto de dados. No entanto, depois...
Eu tenho tentado aprender e aplicar modelos ARIMA. Tenho lido um excelente texto sobre o ARIMA da Pankratz - Forecasting with Univariate Box - Jenkins Models: Concepts and Cases . No texto, o autor enfatiza especialmente o princípio da parcimônia na escolha dos modelos ARIMA. Comecei a jogar com...
Os dados: trabalhei recentemente na análise das propriedades estocásticas de um campo espaço-temporal de erros de previsão de produção de energia eólica. Formalmente, pode-se dizer que é um processo indexado duas vezes no tempo (comteh) e uma vez no espaço (p) comHsendo o número de tempos de...
Preciso automatizar a previsão de séries temporais e não conheço antecipadamente os recursos dessas séries (sazonalidade, tendência, ruído etc.). Meu objetivo não é obter o melhor modelo possível para cada série, mas evitar modelos muito ruins. Em outras palavras, obter pequenos erros toda vez...
Estou trabalhando em um pequeno projeto em que estamos tentando prever os preços de commodities (petróleo, alumínio, estanho, etc.) nos próximos 6 meses. Eu tenho 12 variáveis para prever e tenho dados de abril de 2008 a maio de 2013. Como devo fazer previsões? Eu fiz o seguinte: Dados...
Eu tenho um modelo de previsão para uma série temporal e quero calcular seu erro de previsão fora da amostra. No momento, a estratégia que estou seguindo é a sugerida no blog de Rob Hyndman (perto da parte inferior da página), que é assim (assumindo uma série temporal um conjunto de treinamento do...
O pacote MARSS em R oferece função para análise dinâmica de fatores. Neste pacote, o modelo de fator dinâmico é escrito como uma forma especial de modelo de espaço de estado e eles assumem que as tendências comuns seguem o processo AR (1). Como não estou muito familiarizado com esses dois métodos,...
Recentemente, atualizei meus conhecimentos de previsão enquanto trabalhava em algumas previsões mensais no trabalho e lia o livro de Rob Hyndman, mas o único lugar em que estou lutando é quando usar um modelo de suavização exponencial versus um modelo ARIMA. Existe uma regra prática em que você...
Muitas vezes, vejo autores estimarem um modelo de "diferença de log", por exemplo log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Concordo que é apropriado relacionar a uma alteração percentual em y t...