arima 모형 예제

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수동으로 차이를 만들면 모델이 다시 수행할 필요가 없습니다. 예, 하지만 지속성 모델 보다 더 나쁜 것 일 것 이다. 정말 도움이 되었습니다. 정말 고마워요. 나는 그것이 훈련 된 지점에 대한 모델 예측이 무엇인지 확인할 수있는 방법이 있다는 것을 알고 싶었습니다. 나는 많은 검색했지만 ARIMA는 예측 전용 모델을 개발할 수 있습니다 보인다. 이제 예측을 생성할 수 있는 모델을 장착했지만 의미가 있습니까? 이 모델을 신뢰할 수 있습니까? 먼저 모델 잔류에 대한 ACF 및 PACF 플롯을 검사할 수 있습니다. 모델 순서 매개변수 및 구조가 올바르게 지정되면 중요한 자기 상관관계가 없을 것으로 예상됩니다. ARIMA의 통합(I) 부분은 차이를 처리합니다.

다른 선행을 취하면 ARMA 모델을 빌드합니다. 다르기, 자동 회귀 및 이동 평균 구성 요소는 선형 방정식으로 작성할 수 있는 비계절적 ARIMA 모델을 구성합니다. 잔류가 정상적으로 분산되지 않으면 어떻게 됩니까? 좋아, 그래서 위의 시리즈는 분산에 고정되지 않습니다 즉, 우리가 차트의 오른쪽으로 이동으로 플롯의 변화가 증가하고있다. ARIMA 모델을 통해 신뢰할 수 있는 예측을 생성하려면 분산에 고정된 계열을 만들어야 합니다. 나는 날씨 데이터를 감안할 때 시간이 지남에 따라 모기 매개 질병의 사례 수를 예측하려고합니다. 그래서 나는 ARIMA 모델이 이것을 위해 작동해야한다고 생각, 올바른? 따라서 MA2 용어없이 모델을 다시 빌드해 보겠습니다. 그러나 다음과 같은 오류를 제공합니다 : model.frame.default의 오류 (수식 = x ~ xreg, drop.unused.level = TRUE) : 가변 길이가 다르다 (`xreg`에 대한 발견) 또한 : 경고 메시지 : 에서 !is.na (x) 및 !is.na (rowSums (xreg)) : 긴 개체 길이는 짧은 배수가 아닙니다. 개체 길이 지금, 경우 Sales (과거) = 1000 단위 당신은 쉽게 판매 (미래) = 1300 단위를 계산할 수 있습니다.

이것은 단지 통합 용어 즉, ARIMA (0,1,0)와 간단한 ARIMA 모델입니다. ARIMA 모델은 3 항으로 특징 지는데: p, d, q 감사합니다, 우리는 잔여 오차가 무작위로 예상 – 그것에 패턴이있는 경우, 그것은 우리의 모델이 중요한 무언가를 누락 의미. 타임 시리즈의 재료는 매우 유용했습니다. 모델 결과에 대한 기본 질문을 명확히 하고 싶습니다. ARMA(3,0)의 경우 통계 모델은 출력을 coef P>Z Note로 인쇄하며, 위에서는 전체 데이터 집합을 타임계 분석에 사용했지만 예측 모델을 개발할 때 학습 데이터 집합에만 이 분석을 수행하는 것이 이상적입니다. 안녕하세요 엘리엇, 예측 () 함수는 ARIMAResults 개체에 있습니다. 예를 들어, http://statsmodels.sourceforge.net/stable/generated/statsmodels.tsa.arima_model.ARIMAResults.forecast.html 한 나라의 총 주문 데이터를 가지고 있으며 각 지구에 대한 예측이 필요하므로 800 행과 약 13 개월 데이터를 통해 60 개 이상의 제품을 보고 있습니다. 루프를 실행하는 것은 쉬운 해결책이지만 더 큰 도전은 개별적으로 60 홀수 모델을 평가하는 것입니다. 이러한 제품을 그룹화하여 수를 줄이면서도 비즈니스 목표를 충족할 수 있는지 확인하세요.

그렇지 않은 경우 각 모델을 개별적으로 평가해야 합니다. 모든 최고. 최고의 모델 인 SARIMAX (3, 0, 0)x (0, 1, 1, 12)는 AIC가 528.6이고 P 값은 중요합니다. 많은 제이슨 감사합니다! 캡스톤 프로젝트에 대한 타임시리즈 모델을 준비하고 있고, 약 500개의 항목이 있고 p,d,q 값이 각 항목에 대해 다르며, 이를 도구로 배포하려면 어떻게 해야 합니까? 다른 항목에 대해 매번 모델을 만들어야 합니까? 시리즈 = read_csv (`샴푸 판매-3년.csv`, 헤더=0, parse_dates=[0], index_col=0) # 적합 모델 = ARIMA(시리즈, 순서=0, 0) 모델_fit =0) 인쇄(model_fit.summary)) DataFrame(model_fit.resid) 잔류.플롯() pyplot.show() 잔류.플롯(kind=`kde`) pyplot.show() pyplot.show() 인쇄(잔류물.describe()) xreg = cbind(DayOfWeek=모델.매트릭스(~as.factor(mydata$DayOfWeek)), 고객=mydata=내 데이터 열기, 프로모션 = mydata $ 프로모션, SchoolHoliday = mydata $SchoolHoliday) auto.arima() 매우 유용 할 수 있지만 시리즈를 이해하고 모델 결과를 해석하기 위해 1-5 단계를 완료하는 것이 여전히 중요합니다.

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