Statistiche e Big Data arima

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Sto cercando di capire come vengono stimati i parametri nella modellazione ARIMA / Box Jenkins (BJ). Sfortunatamente nessuno dei libri che ho incontrato descrive in dettaglio la procedura di stima come la procedura di stima Log-Likelihood. Ho trovato il sito web / materiale didattico molto utile. Di seguito è riportata …

15 time-series forecasting arima optimization box-jenkins

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Previsione di serie storiche con dati giornalieri: ARIMA con regressore

Sto utilizzando una serie temporale giornaliera di dati sulle vendite che contiene circa 2 anni di punti dati giornalieri. Sulla base di alcuni tutorial / esempi online ho cercato di identificare la stagionalità nei dati. Sembra che vi sia una periodicità / stagionalità settimanale, mensile e probabilmente annuale. Ad esempio, …

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Statistiche di Ljung-Box per i residui di ARIMA in R: risultati confusi dei test

Ho una serie temporale che sto cercando di prevedere, per la quale ho usato il modello stagionale ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). È diverso da ciò che R ha suggerito con auto.arima (R calcolato ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] sarebbe un adattamento migliore, l'ho chiamato fit1). Tuttavia, negli ultimi 12 …

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Come gestire più serie temporali contemporaneamente?

Ho un set di dati che include la domanda di diversi prodotti (1200 prodotti) per 25 periodi e devo prevedere la domanda di ciascun prodotto per il periodo successivo. All'inizio, volevo usare ARIMA e formare un modello per ogni prodotto, ma a causa del numero di prodotti e del tuning …

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In che modo ARMA / ARIMA è correlato alla modellazione di effetti misti?

Nell'analisi dei dati del panel, ho usato modelli multi-livello con effetti casuali / misti per affrontare i problemi di auto-correlazione (ad esempio, le osservazioni sono raggruppate all'interno degli individui nel tempo) con altri parametri aggiunti per adattarsi ad alcune specifiche di tempo e shock di interesse . ARMA / ARIMA …

14 time-series mixed-model arima multilevel-analysis

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Selezione del modello Box-Jenkins

La procedura di selezione del modello Box-Jenkins nell'analisi delle serie temporali inizia osservando le funzioni di autocorrelazione e autocorrelazione parziale delle serie. Questi grafici possono suggerire l'appropriato e q in un ARMA ( p ,pppqqq modello. La procedura continua chiedendo all'utente di applicare i criteri AIC / BIC per selezionare …

14 regression time-series arima model-selection box-jenkins

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Qual è / sono la differenza "meccanica" tra la regressione lineare multipla con ritardi e serie temporali?

Sono laureato in economia e commercio e attualmente studia per un master in ingegneria dei dati. Mentre studiavo la regressione lineare (LR) e poi l'analisi delle serie storiche (TS), mi è venuta in mente una domanda. Perché creare un metodo completamente nuovo, ovvero serie temporali (ARIMA), invece di utilizzare la …

14 regression time-series multiple-regression least-squares arima

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Previsione di serie temporali di Arima (auto.arima) con più variabili esogene in R

Vorrei condurre una previsione basata su un modello ARIMA di serie temporali multiple con più variabili esogene. Dal momento che non sono così abile per quanto riguarda né le statistiche né il RI che voglio mantenere è il più semplice possibile (è sufficiente una previsione del trend per 3 mesi). …

14 r time-series arima

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Modellazione di serie temporali di dati circolari

Sto costruendo modelli ARIMA per alcuni dati su vento / onde. Sto costruendo un modello separato per ogni variabile. Due delle variabili che devo modellare sono la direzione delle onde e del vento. I valori sono in gradi (0-360 °). È possibile modellare questo tipo di dati in cui l'intervallo …

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Procedura e metodi di analisi della multiproprietà utilizzando R

Sto lavorando a un piccolo progetto in cui stiamo cercando di prevedere i prezzi delle materie prime (petrolio, alluminio, stagno, ecc.) Per i prossimi 6 mesi. Ho 12 di tali variabili da prevedere e ho dati da aprile 2008 a maggio 2013. Come devo fare per la previsione? Ho fatto …

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ARIMA vs ARMA sulla serie differenziata

In R (2.15.2) ho montato una volta un ARIMA (3,1,3) su una serie temporale e una volta un ARMA (3,3) sulla serie temporale una volta differenziata. I parametri adattati differiscono, che ho attribuito al metodo di adattamento in ARIMA. Inoltre, il montaggio di un ARIMA (3,0,3) sugli stessi dati di …

13 r time-series arima fitting arma

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I modelli identificati da auto.arima () sono parsimoniosi?

Ho cercato di imparare e applicare i modelli ARIMA. Ho letto un eccellente testo su ARIMA di Pankratz - Previsioni con scatola univariata - Modelli Jenkins: concetti e casi . Nel testo l'autore sottolinea in particolare il principio della parsimonia nella scelta dei modelli ARIMA. Ho iniziato a giocare con …

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Serie storiche di differenza prima di Arima o all'interno di Arima

È meglio distinguere una serie (supponendo che ne abbia bisogno) prima di usare un Arima O meglio usare il parametro d all'interno di Arima? Sono rimasto sorpreso da quanto diversi siano i valori adattati a seconda della rotta presa con lo stesso modello e dati. O sto facendo qualcosa di …

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Modello di serie storiche dell'insieme

Devo automatizzare la previsione delle serie storiche e non conosco in anticipo le funzionalità di tali serie (stagionalità, tendenza, rumore, ecc.). Il mio obiettivo non è quello di ottenere il miglior modello possibile per ogni serie, ma di evitare modelli piuttosto cattivi. In altre parole, ottenere piccoli errori ogni volta …

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Come tenere conto dell'impatto delle vacanze nelle previsioni

Ho una serie temporale giornaliera abbastanza prevedibile con stagionalità settimanale. Sono in grado di elaborare previsioni che sembrano essere abbastanza precise (confermate dalla convalida incrociata) quando non ci sono festività. Tuttavia, quando ci sono festività, ho i seguenti problemi: Ricevo numeri diversi da zero per le festività nelle mie previsioni, …

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