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Modele arma i arima
Non classé / Aucun commentaire / 16 février 2019


Il est intéressant de noter que, sous votre explication de modèle ARIMA de prévision de roulement, matplotlib était au-dessus des statsmodels. Grande explication peut-on m`aider à écrire du code dans R sur les prévisions telles que (50, 52, 50, 55, 57) j`ai besoin de prévoir les 3 prochaines heures, bien vouloir m`aider à écrire du code en utilisant R avec ARIMA et SARIMA modèle Merci à l`avance cet exemple explique également pourquoi le montage d`un ARMA $ (1, 1 ) $ modèle de bruit blanc peut entraîner des estimations significatives. La sélection du modèle (à discuter ultérieurement) est cruciale. Merci pour le tutoriel, c`est génial! J`ai une question sur la stationnarité et la différenciation. Si les séries chronologiques sont non stationnaires mais sont rendues stationnaires avec une différenciation simple, êtes-vous obligé d`avoir d = 1 dans votre modèle sélectionné? Puis-je choisir un modèle sans différenciation pour ces données si cela me donne une meilleure erreur quadratique moyenne et qu`il n`y a aucune preuve d`autocorrélation? Il existe des moyens beaucoup plus efficaces de calculer le meilleur prédicteur linéaire pour un modèle ARMA, puis d`inverser une matrice de covariance. En particulier, une récursivité est généralement utilisée pour prévoir des valeurs successives. C`est ce qui est fait en prévision. ARIMA (). Pouvez-vous deviner comment? Prévisions Kalman! Merci Jason.

Votre poste dans la recherche de grille est grand. J`ai déjà appliqué le Grid Search et obtenu le meilleur modèle ARIMA. J`espère que j`ai été assez clair. Je manque probablement une clé pour comprendre le problème. . Cela fonctionne en supposant que notre ARMA est gaussien, puis en choisissant les paramètres qui maximisent la probabilité. En fait, c`est assez similaire pour minimiser la somme des carrés $S (Phi, t) $, parce que la fonction de probabilité s`avère être $ $ (2 pi s ^ 2) ^ {-n/2} (r_0 cdots r_ {n − 1}) ^ {− 1/2} expleft{frac{S (Phi, t)} {2 s ^ 2} right} $ $ MLE est la valeur par défaut utilisée par ARIMA () en R , mais vous pouvez également l`avoir faire la somme conditionnelle des carrés à la place. Dans le cas de la prédiction sur le jeu de données de formation, le modèle a accès à des observations réelles.

Par exemple, si vous prédisez les 5 OBS suivants quelque part dans le jeu de données d`apprentissage, il utilisera OBS (t + 4) pour prédire t + 5 plutôt que la prédiction (t + 4). Merci! Alors qu`en est-il du MSE? Est-ce que le plus grand est le meilleur ou l`inverse? Vous pouvez utiliser votre modèle d`ajustement pour effectuer une prédiction pour le jeu de données de test, puis comparer les prédictions par rapport aux valeurs réelles pour calculer les erreurs résiduelles.


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