Modele arima serie temporelle

分类: 未分类 / 发布于2019-2-16
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Ensuite, vous pouvez utiliser la prévision. Fonction ARIMA dans le paquet «Prévision» pour faire des prédictions pour les prochains éléments X dans la série temporelle ce cadre (illustré ci-dessous) spécifie l`approche étape par étape sur «comment faire une analyse de séries chronologiques»: ARIMA est le plus à l`est et le deuxième plus grand dans la zone des trois arrondissements de Trinité-et-Tobago. Il est géographiquement adjacent à-attendez, juste blague! J`ai suivi tous vos messages liés à Time Series pour faire mon premier projet de science des données. J`ai aussi fait l`optimisation des paramètres. Le même code fonctionne dans mon ordinateur portable, mais quand j`ai couru dans Kaggle il montre “les coefficients AR initiaux calculés ne sont pas stationnaires vous devez induire la stationnarité, choisir un ordre de modèle différent, ou vous pouvez passer votre propre start_params”. La version Python est la même dans mon environnement et dans Kaggle. C`est commun? Hey, j`ai deux ans de données mensuelles de différents produits et leurs ventes dans différents magasins. Comment puis-je effectuer des prévisions de séries chronologiques sur chaque produit à chaque emplacement? Salut Jason, j`ai une question générale sur le modèle ARIMA dans le cas de plusieurs séries chronologiques: Supposons que vous avez non seulement une série de temps, mais beaucoup (c.-à-d. la puissance générée par heure à 1000 parcs éoliens différents).

Ainsi, vous avez un jeu de données de 1000 séries chronologiques de N points chacun et vous voulez prédire les prochains points N + M pour chacune des séries chronologiques. Analyser chaque série de temps séparément avec l`ARIMA pourrait être un déchet. Peut-être il ya des similitudes dans l`évolution temporelle de ces 1000 différents modèles qui pourraient aider mes prédictions. Quelle approche proposeriez-vous dans ce cas? Le processus a été décrit dans le classique 1970 manuel sur le thème intitulé analyse de séries chronologiques: prévision et contrôle par George Box et Gwilym Jenkins. Une 5ème édition mise à jour est maintenant disponible si vous êtes intéressé à approfondir ce type de modèle et de méthodologie. Il y a plusieurs décennies, dans une galaxie pas trop éloignée d`ici, les statisticiens ont analysé les données de séries chronologiques sans tenir compte de la façon dont la «nonstationariness» (lire: croissance/déclin au fil du temps) pourrait avoir un effet sur leurs analyses. Puis George P. Box et Gwilym Jenkins sont venus le long et ont présenté une célèbre monographie intitulée «analyse de la série temporelle: prévisions et contrôle» dans laquelle ils ont montré que les données non stationnaires pourraient être rendues stationnaires (lire: stable au fil du temps) par «différenciation» de la série.

De cette façon, ils pourraient se séparer d`une tendance juteuse à une période de temps spécifique à partir d`une croissance/déclin qui serait attendu de toute façon, compte tenu de la non-stationariness des données. Il est intéressant de noter que, sous votre explication de modèle ARIMA de prévision de roulement, matplotlib était au-dessus des statsmodels. 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? Merci Jason. Votre poste dans la recherche de grille est grand. J`ai déjà appliqué le Grid Search et obtenu le meilleur modèle ARIMA. Maintenant, son temps de prendre le plongeon et réellement jouer avec d`autres jeux de données réels. Alors êtes-vous prêt à relever le défi? Testez les techniques discutées dans ce post et accélérez votre apprentissage dans l`analyse de séries chronologiques avec les problèmes de pratique suivants: 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 prévision de la prochaine 3 heure, gentiment m`aider à écrire du code en utilisant R avec ARIMA et SARIMA modèle Merci d`avance avec cela, nous venons à cette fin du tutoriel sur la modélisation de série temporelle. J`espère que cela vous aidera à améliorer vos connaissances pour travailler sur des données basées sur le temps. Pour récolter les avantages maximum de ce tutoriel, je vous suggère de pratiquer ces codes R côte à côte et vérifier votre progression.

Ont suivi votre post: “Comment faire pour la grille de recherche ARIMA modèle hyperparamètres avec Python” pour affiner la valeur p, q et d.

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