Statistiche e Big Data forecasting

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Ho posto questa domanda sul sito di matemexics stackexchange e mi è stato consigliato di fare qui. Sto lavorando a un progetto di hobby e avrei bisogno di aiuto per il seguente problema. Un po 'di contesto Diciamo che esiste una raccolta di articoli con una descrizione delle caratteristiche e …

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Determinare se un sito Web è attivo utilizzando le visite giornaliere

Contesto: Ho un gruppo di siti Web in cui registro il numero di visite su base giornaliera: 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, .. …

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Modelli predittivi: le statistiche non possono forse battere l'apprendimento automatico? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Attualmente sto seguendo un programma master incentrato su statistiche / econometria. …

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Gestione dei dati mancanti in un modello di livellamento esponenziale

Non sembra esserci un modo standard per gestire i dati mancanti nel contesto della famiglia di modelli di livellamento esponenziale. In particolare, l'implementazione di R chiamata ets nel pacchetto di previsione sembra prendere solo la sottosequenza più lunga senza dati mancanti, e il libro "Previsioni con livellamento esponenziale" di Hyndman …

14 time-series forecasting missing-data

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Come calcolare l'errore di previsione (intervalli di confidenza) per i periodi in corso?

Ho spesso bisogno di prevedere periodi futuri in serie mensili di dati. Sono disponibili formule per calcolare l'intervallo di confidenza alfa per il periodo successivo nelle serie temporali, ma ciò non include mai come trattare il secondo periodo e il terzo, ecc. Immagino visivamente che se una previsione fosse rappresentata …

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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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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 …

13 time-series forecasting arima aic automatic-algorithms

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Calcolo dell'errore di previsione con convalida incrociata delle serie temporali

Ho un modello di previsione per una serie storica e voglio calcolare il suo errore di predizione fuori campione. Al momento la strategia che sto seguendo è quella suggerita sul blog di Rob Hyndman (nella parte inferiore della pagina) che va così (supponendo una serie temporale e un set di …

13 time-series forecasting

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Analisi esplorativa di errori di previsione spazio-temporali

I dati: ho lavorato di recente sull'analisi delle proprietà stocastiche di un campo spazio-temporale degli errori di previsione della produzione di energia eolica. Formalmente, si può dire che sia un processo indicizzato due volte nel tempo (conteh) e una volta nello spazio (p) conHcome numero di volte di previsione (uguale …

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Utilizzo dell'analisi delle serie storiche per analizzare / prevedere comportamenti violenti

Questa è una domanda un po 'irriverente, ma ho un serio interesse per la risposta. Lavoro in un ospedale psichiatrico e ho tre anni di dati, raccolti ogni giorno in ogni reparto riguardo al livello di violenza in quel reparto. Chiaramente il modello che si adatta a questi dati è …

13 time-series forecasting

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Puoi confrontare i valori AIC purché i modelli siano basati sullo stesso set di dati?

Sto facendo delle previsioni in R usando il pacchetto di previsioni di Rob Hyndman . Il documento appartenente al pacchetto può essere trovato qui . Nel documento, dopo aver spiegato gli algoritmi di previsione automatica, gli autori implementano gli algoritmi sullo stesso set di dati. Tuttavia, dopo aver stimato sia …

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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 …

13 time-series forecasting arima ensemble exponential-smoothing

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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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Differenza tra previsioni "in-sample" e "pseudo out-of-sample"

Esiste una differenza esplicita tra previsioni nel campione e pseudo previsioni fuori dal campione . Entrambi sono intesi nel contesto della valutazione e del confronto di modelli previsionali.

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Previsione di serie temporali binarie

Ho una serie temporale binaria con 1 quando l'auto non si muove e 0 quando l'auto si muove. Voglio fare una previsione per un orizzonte temporale fino a 36 ore in anticipo e per ogni ora. Il mio primo approccio è stato quello di utilizzare un Naive Bayes utilizzando i …

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