시계열 예측 및 실습 예제

주제가 표시되는 순서는 합리적입니다. 나는 저자가 더 일반적인 벡터 / 매트릭스 접근 법으로 바로 시작하고이 책이 이미에 노출되지 않은 학생에게 매우 어려울 것이기 때문에, univariate 타임 시리즈에 의해 제기 된 “특별한 경우”를 소개하는 시간을 낭비하지 않는 것을 좋아한다 일변량 대/소문자. 실제로 고급 수학 주제(예: 무한차 행렬 다항식)에 익숙한 수준은 추정됩니다. 나는 또한 증거가 주로 장의 끝에서 발생하고, 저자는 errata의 목록과 웹 페이지를 유지하는 것을 좋아했다. 내 새로운 전자 책에서 방법을 알아보십시오 : 파이썬과 함께 타임 시리즈 예측 소개이 책은 타임 시리즈 예측에 학기 긴 학부 또는 대학원 과정으로 사용하도록 설계되었습니다. 안녕하세요 Tavish, ARIMA를 사용하여 타임 시리즈에 대한 좋은 설명을 주셔서 대단히 감사합니다. 그러나 분석에 관한 다음 쿼리가 있습니다. 다음 단계는 ARIMA 모델에서 사용할 올바른 매개 변수를 찾는 것입니다. 우리는 이미 우리가 시리즈를 고정하기 위해 1 차이가 필요으로 `d`구성 요소가 1 것을 알고있다. 상관 관계 플롯을 사용하여 이 작업을 수행합니다. 다음은 시리즈에 대한 ACF 플롯입니다 : 갈릿 Shmueli서비스 과학 연구소에서 저명한 교수입니다, 국립 칭 화 대학, 대만. 그녀는 정보 시스템 및 의료 분야의 최신 데이터 및 애플리케이션을 위한 통계 및 데이터 마이닝 방법에 중점을 두고 비즈니스 분석 분야의 연구 및 교육으로 가장 잘 알려져 있습니다.

Shmueli 박사의 연구는 통계, 관리, 정보 시스템 및 마케팅 문헌에 발표되었습니다. 그녀는 비즈니스 인텔리전스 및 실용적인 타임 시리즈 예측을위한 인기있는 교과서 데이터 마이닝을 포함하여 70 개의 저널 기사, 책, 교과서 및 책 장을 저작합니다. Shmueli 박사는 수상 경력에 빛나는 데이터 분석 교사이자 강연자입니다. 그녀는 카네기 멜론 대학, 메릴랜드 대학, 이스라엘 공과 대학, Statistics.com 및 인도 경영 대학에서 가르쳤습니다. 그녀의 경험은 비즈니스 및 엔지니어링 학생 및 전문가, 온라인 및 현장 모두에 걸쳐 있습니다. Shmueli 박사는 데이터 마이닝, 통계, 예측, 데이터 시각화 및 산업 통계에 대한 과정을 가르칩니다. 자세한 내용은 Na 값을 제외한 7:138의 임의 시계열 관측값 galitshmueli.com Autoplot을 방문하십시오. 각 지연의 부분 상관 관계를 발견하면 AR 시리즈의 정도 후에 잘려나오게 됩니다.

예를 들어 AR(1) 계열이 있는 경우 1차 지연(x(t-1))의 효과를 제외하면 2차 지연(x(t-2))은 x(t)와 독립적입니다. 따라서 부분 상관 함수(PACF)는 첫 번째 지연 후에 급격히 떨어집니다. 다음은 이 개념에 대한 의심을 명확히 하는 예제입니다: 수요 예측 및 재고 응용 프로그램에서 예측의 불확실성은 예측을 소비하는 응용 프로그램에 매우 중요합니다. 예측의 불확실성(예측 간격 또는 예측 양자식으로 표시)은 안전 재고를 계산하는 데 사용할 수 있는 것입니다. 내 질문은 당신이 타임 시리즈를 예측하기 위해 다른 대신 분해를 사용하는 경우 문제의 두 번째 부분은 어떻게 다를 것인가? 나는 그것이 소수점 오류라고 생각하지 않는다. 인덱스가 타임시리즈 개체인지 확인하십시오. 안녕하세요 제이슨, 저는 특정 토너먼트를 예측하기 위한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 나는 데이터가 날짜 (경기 날짜), home_team (특정 팀을 예측하기 때문에 일정한 데이터, 지금은 “teamA”라고 가정 해 봅시다), away_team (“teamA”의 상대), 승리 (teamA의 승리 상태, 1 승 및 0 패배)로 구성됩니다.

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