Questions marquées «arima»

Fait référence au modèle de moyenne mobile intégrée auto-régressive utilisé dans la modélisation des séries chronologiques à la fois pour la description des données et pour les prévisions. Ce modèle généralise le modèle ARMA en incluant un terme pour la différenciation, qui est utile pour supprimer les tendances et gérer certains types de non-stationnarité.

78
Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires

Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...

r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
38
Est-il inhabituel que MEAN surpasse ARIMA?

J'ai récemment appliqué diverses méthodes de prévision (MEAN, RWF, ETS, ARIMA et MLP) et j'ai constaté que MEAN était étonnamment performant. (MEAN: où toutes les prédictions futures sont prédites égales à la moyenne arithmétique des valeurs observées.) MEAN a même surperformé ARIMA sur les trois...

forecasting arima
35
Détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques (LS / AO / TC) à l'aide du paquet tsoutliers en R. Comment représenter les valeurs aberrantes au format équation?

Commentaires: Tout d' abord je voudrais dire un grand merci à l' auteur du nouveau tsoutliers paquet qui met en œuvre de Chen et Liu séries temporelles de détection des valeurs aberrantes qui a été publiée dans le Journal de l'American Statistical Association en 1993 dans le logiciel Open Source...

time-series forecasting arima outliers
33
Comment adapter un modèle ARIMAX avec R?

J'ai quatre séries chronologiques différentes de mesures horaires: La consommation de chaleur à l'intérieur d'une maison La température à l'extérieur de la maison Le rayonnement solaire La vitesse du vent Je veux pouvoir prédire la consommation de chaleur à l'intérieur de la maison. Il y a une...

time-series modeling arima
29
Quel est l'analyse des séries temporelles?

Quel est l'analyse des séries temporelles? Il existe de nombreuses autres méthodes statistiques, telles que la régression et l'apprentissage automatique, qui ont des cas d'utilisation évidents: la régression peut fournir des informations sur la relation entre deux variables, tandis que...

time-series arima
27
Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?

Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call:...

r degrees-of-freedom gam machine-learning pca lasso probability self-study bootstrap expected-value regression machine-learning linear-model probability simulation random-generation machine-learning distributions svm libsvm classification pca multivariate-analysis feature-selection archaeology r regression dataset simulation r regression time-series forecasting predictive-models r mean sem lavaan machine-learning regularization regression conv-neural-network convolution classification deep-learning conv-neural-network regression categorical-data econometrics r confirmatory-factor scale-invariance self-study unbiased-estimator mse regression residuals sampling random-variable sample probability random-variable convergence r survival weibull references autocorrelation hypothesis-testing distributions correlation regression statistical-significance regression-coefficients univariate categorical-data chi-squared regression machine-learning multiple-regression categorical-data linear-model pca factor-analysis factor-rotation classification scikit-learn logistic p-value regression panel-data multilevel-analysis variance bootstrap bias probability r distributions interquartile time-series hypothesis-testing normal-distribution normality-assumption kurtosis arima panel-data stata clustered-standard-errors machine-learning optimization lasso multivariate-analysis ancova machine-learning cross-validation
25
Recherche d'un certain type d'explication ARIMA

Cela peut être difficile à trouver, mais j'aimerais lire un exemple ARIMA bien expliqué qui utilise un minimum de mathématiques étend la discussion au-delà de la construction d'un modèle en utilisant ce modèle pour prévoir des cas spécifiques utilise des graphiques ainsi que des résultats...

time-series arima intuition