Isso deve ocorrer --- a previsão de coisas que estão presas entre 0 e 1. Na minha série, eu suspeito que um componente de auto-regressão e também um componente de reversão de média, então eu quero algo que possa interpretar como um ARIMA - mas não quero que ele atinja 1000% no futuro . Você...
Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu
Eu ajustei o modelo ARIMA (5,1,2) usando a auto.arima()função em R e, observando a ordem, podemos dizer que este não é o melhor modelo para prever. Se existirem outliers na série de dados, qual é o método para ajustar um modelo a esses
Não sei se é totalmente fora de tópico, mas achei que seria útil ter opiniões e uma resposta agregada sobre por que a volatilidade é um tópico importante na econometria financeira. Acho que tudo começou com a teoria do portfólio e a necessidade de entender as propriedades do segundo momento...
Como não podemos ajustar o modelo ARIMA quando a suposição de variação constante é violada, qual modelo pode ser usado para ajustar séries temporais
Eu tenho lidado com o seguinte problema. Eu tenho uma espécie de sistema de tempo real e, a cada período de tempo, leio seu valor atual, criando uma série temporal (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Gostaria de conhecer métodos (estatística e aprendizado de máquina) para prever o próximo valor de...
Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...
Eu sou iniciante em R. Você poderia explicar como usar ses no pacote de previsão de previsão R ? Eu gostaria de escolher o número de períodos iniciais e a constante de suavização. d <-
enquanto passo para a previsão com os modelos ARIMA, estou tentando entender como posso melhorar uma previsão com base no ajuste do ARIMA à sazonalidade e à deriva. Meus dados são as seguintes séries temporais (mais de 3 anos, com clara tendência ascendente e sazonalidade visível, o que parece...
Estou trabalhando no desenvolvimento de um modelo para prever as vendas totais de um produto. Eu tenho cerca de um ano e meio de dados de reservas, para poder fazer uma análise de séries temporais padrão. No entanto, também tenho muitos dados sobre cada 'oportunidade' (venda potencial) que foi...
Estou usando a biblioteca VAR de statsmodels do python para modelar dados de séries temporais financeiras e alguns resultados me intrigam. Eu sei que os modelos VAR assumem que os dados da série temporal são estacionários. Eu inadvertidamente ajustei uma série não estacionária de preços de log para...
Antes de tudo, percebo que minha pergunta é muito ampla e que pode ser difícil responder a essa pergunta por causa disso. Você tem algum conselho sobre como abordar um 'problema' em que precisa fazer previsões / previsões para mais de 2000 produtos diferentes? Em outras palavras, cada produto...
Eu tenho um conjunto de dados com o seguinte formato. Há um resultado binário câncer / sem câncer. Todo médico no conjunto de dados viu todos os pacientes e julgou independentemente se o paciente tem câncer ou não. Os médicos dão a seu nível de confiança em 5 que seu diagnóstico está correto e o...
Estamos usando STL (implementação R) para prever dados de séries temporais. Todos os dias executamos previsões diárias. Gostaríamos de comparar valores de previsão com valores reais e identificar o desvio médio. Por exemplo, executamos a previsão para amanhã e obtivemos pontos de previsão....
Estou ocupado com a modelagem ARIMA aumentada com variáveis exógenas para fins de modelagem promocional e tenho dificuldade em explicá-la aos usuários corporativos. Em alguns casos, os pacotes de software acabam com uma função de transferência simples, ou seja, parâmetro * Variável Exógena. Nesse...
Recentemente, recapitulei meus conhecimentos sobre séries temporais e percebi que o aprendizado de máquina geralmente oferece apenas um passo à frente das previsões. Com previsões um passo à frente, quero dizer previsões que, por exemplo, se tivermos dados horários, use os dados das 10h às 11h e...
Atualmente, estou trabalhando em uma tarefa de previsão de demanda, com dados de dezenas de milhares de produtos em algumas milhares de lojas. Mais especificamente, tenho alguns anos de dados diários de vendas por produto em cada loja, e meu objetivo é prever as vendas futuras de cada item em cada...
Estou tentando modelar e prever uma série temporal que é cíclica e não sazonal (ou seja, existem padrões sazonais, mas não por um período fixo). Isso deve ser possível usando um modelo ARIMA, conforme mencionado na Seção 8.5 de Previsão: princípios e prática : O valor de é importante se os dados...
Eu gostaria de usar uma Rede Neural para prever séries temporais financeiras. Sou formado em TI e tenho algum conhecimento de redes neurais e tenho lido sobre isso: TDNN RNN Eu tenho procurado por pacotes R para eles e só encontrei um para RNN, o pacote RSNNS que tem implementações elman e...
Eu tenho dados mensais de 1993 a 2015 e gostaria de fazer previsões sobre esses dados. Usei o pacote tsoutliers para detectar os outliers, mas não sei como continuo prevendo com meu conjunto de dados. Este é o meu