চলমান সময়কালের জন্য পূর্বাভাস ত্রুটি (আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান) কীভাবে গণনা করবেন?


14

আমি প্রায়শই ডেটা মাসিক সিরিজের ভবিষ্যতের সময়কালের জন্য পূর্বাভাসের প্রয়োজন।

সূত্রগুলি সময় সিরিজের পরবর্তী সময়ের জন্য আলফায় আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার জন্য উপলভ্য, তবে এর মধ্যে কখনই দ্বিতীয় পিরিয়ড এবং তৃতীয় ইত্যাদি আচরণ করা যায় না includes

আমি দৃশ্যমানভাবে কল্পনা করতে পারি যে যদি কোনও পূর্বাভাস উচ্চতর এবং নিম্ন আস্থার ব্যবধানের সাথে আঁকানো হয় তবে সাধারণত সেই অন্তরগুলির গড় পূর্বাভাসের তুলনায় তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি বা হ্রাস করা উচিত, কারণ অনিশ্চয়তা একটি ক্রমশক্তি force

ধরা যাক আমার এপ্রিল = 10 মে = 8 জুন = 11 জুলাই = 13 এর ইউনিট বিক্রয় ছিল এবং মৌসুমীতা বা জনসংখ্যার ডেটার মতো অন্য কোনও প্রসঙ্গ নেই

আমাদের আগস্ট, সেপ্টেম্বর, অক্টোবর পূর্বাভাস (অন্ধভাবে হওয়া) দরকার।

আপনি কোন পদ্ধতি ব্যবহার করবেন? এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ এখানে আপনি কীভাবে সেপ্টেম্বর এবং অক্টোবরের জন্য আস্থা পরিমাপ করবেন?

দুঃখিত যে এটি কিছু বিশেষজ্ঞদের পক্ষে একটি সাধারণ প্রশ্ন হতে পারে - আমি একটি সুস্পষ্ট উত্তরের জন্য অনেকখানি খনন করে চলেছি এবং আমি নিশ্চিত যে এটি আমার মতো সমস্ত অপেশাদার বুঝতে পছন্দ করবে।

উত্তর:


8

পূর্বাভাস অন্তরগুলি গণনা করার জন্য অনেকগুলি সংকীর্ণ দিক রয়েছে : ডেটা উত্পন্নকরণ প্রক্রিয়া এবং এই প্রক্রিয়াটি বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত মডেল (টাইম সিরিজ মডেল, রিগ্রেশন মডেল), আপনার ডেটা নিশ্চল (এই ধরণের জন্য আপনার উপসংহারটি ভুল কারণ স্টেশনিয়াল ডেটা চালানোর জন্য ট্রেন্ডিং নয়) এর গড় মূল্য থেকে দূরে) বা বিস্ফোরক (একটি সংহত প্রক্রিয়ার জন্য আপনি এমন কিছু দেখতে পাবেন যা আপনি বর্ণনা করেছেন)। ভবিষ্যদ্বাণী অন্তরগুলি সম্পর্কে ক্রিস চ্যাটফিল্ডের একটি দুর্দান্ত পর্যালোচনা আপনার বেশিরভাগ প্রশ্নের উত্তর দেবে বলে আমি মনে করি ।

ইউনিট বিক্রয় সম্পর্কিত:

  • যেহেতু আপনার একটি সংক্ষিপ্ত পূর্বাভাস অন্তর রয়েছে আপনি ঘনিষ্ঠ মসৃণতার মাধ্যমে পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করতে পারেন (আর এ ets()থেকে এটি ফাংশনটি forecast)
  • আরআইএমএ প্রক্রিয়াটির মতো এটির মডেল করা (অন্য একই লাইব্রেরিতে রয়েছে auto.arima()) অন্য বিকল্প হ'ল
  • মাইক্রো-ইকোনোমেট্রিক্সে, তবে, রিগ্রেশন মডেলগুলি একটি-তাত্ত্বিকগুলির তুলনায় বেশি ভাল তবে অল্প সময়ে তারা অগত্যা প্রথম দুটিকে পরাজিত করতে পারে না

উভয় ক্ষেত্রেই পূর্বাভাস অন্তরগুলি গণনা করার সূত্র রয়েছে এবং উপরে উল্লিখিত পর্যালোচনাতে আলোচনা করা হয় (সাধারণত অবশিষ্টাংশগুলির স্বাভাবিকতা অনুমিত হয়, তবে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ অনুমান নয়)।


@ নিক, নিবন্ধটি পড়তে আপনার যদি কিছু অসুবিধা হয় তবে আপনাকে সাহায্যের জন্য অনুরোধ জানাতে স্বাগতম।
দিমিত্রিজ সেলভ

'পূর্বাভাস' প্যাকেজটির জন্য +1। এমনকি যদি আপনার নিজস্ব ক্ষতিকারক স্মুথিং মডেল বা আরিমা মডেল থাকে তবে এটিতে উভয় শ্রেণির মডেলের জন্য পূর্বাভাস ফাংশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা আত্মবিশ্বাসের অন্তর অন্তর্ভুক্ত করে।
জাচ

@ দিমিত্রিজ আপনাকে ধন্যবাদ আপনার প্রতিক্রিয়া এবং আর সম্পর্কে জানার পরে, আমি কেবল এটি এবং এখনকার কার্যগুলি সম্পর্কে শিখতে শুরু করেছি। এটি এক্সেলের চেয়ে অনেক বেশি খোলায়।
নিক
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.