অটো.রিমা বনাম অটোবক্স এগুলি কি আলাদা?

Question

এই সাইটে পোস্ট পড়া থেকে আমি জানি একটি আর ফাংশন আছে auto.arima ( forecast প্যাকেজে )। আমি আরও জানতে পারি যে IrishStat , এই সাইটের একজন সদস্য বাণিজ্যিক প্যাকেজ নির্মিত autobox গোড়ার দিকে 1980 সালে। যেহেতু আজ এই দুটি প্যাকেজ উপস্থিত রয়েছে এবং প্রদত্ত ডেটা সেটগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে অরিমা মডেলগুলি নির্বাচন করে তারা আলাদাভাবে কী করে? তারা কি একই ডেটা সেটের জন্য বিভিন্ন মডেল তৈরি করতে পারে?

Comments

@ ওয়েইন সম্পাদনা করার জন্য ধন্যবাদ। আমি আর পূর্বাভাস প্যাকেজের সাথে ফ্যামিলার নই তবে আমি নিশ্চিত যে এটি অটোবক্সের সাথে তুলনা করার অর্থ।

— মাইকেল আর চেরনিক

(আমি কেবল "অটো-অরিমা" থেকে "অটোআরিমা" তে দ্বিতীয় সামান্য পরিবর্তন করেছি)) auto.arimaঅন্যান্য প্যাকেজগুলিতে অন্যান্য ফাংশন থাকতে পারে তবে এর মধ্যে অবশ্যই একটি রয়েছে forecastযার বর্ণনা: "সেরা আরিমা মডেল অনুসারে ফিরে আসে এআইসিসি, এআইসিসি বা বিআইসির মান উভয়ই The

— ওয়েইন

অটোবক্স স্বয়ংক্রিয় শনাক্তকরণটিকে পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে স্বতঃস্ফূর্তভাবে আচরণ করে যদিও সনাক্তকরণযোগ্য কাঠামোমুক্ত একটি ত্রুটি প্রক্রিয়া চলাকালীন এমন একটি মডেলকে পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি দেয় যেখানে কেবলমাত্র পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি থাকে .এভাবে এটি পুনরাবৃত্তির স্ক্রিপ্ট অনুসরণ করে। 1975 সালের অটোবক্সের প্রথম সংস্করণগুলি "একটি স্ট্যাটিস্টিক অ্যাপ্রোচ" ব্যবহার করার চেষ্টা করেছিল তবে সনাক্তকারী মডেলগুলিকে অপ্রয়োজনীয় বা নির্বাক কাঠামো ছিল (উদাহরণস্বরূপ 5,1,2) বা প্রমাণযুক্ত অপর্যাপ্ত কাঠামো হিসাবে এটির সন্ধান পাওয়া গিয়েছিল।

— আইরিশস্ট্যাট

@ আইরিশস্ট্যাট এটি একটি ভাল পদ্ধতির মতো মনে হচ্ছে। আপনি যদি দুটি প্রতিযোগী মডেল খুঁজে পান যা আপনার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে তবে আপনি কী করবেন। মনে হচ্ছে অসম্ভব। আপনি কি নির্দিষ্ট মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে কোনও "অনুকূল" মডেলটির পরামর্শ দেন? আমি বুঝতে পেরেছি যে কেবলমাত্র "পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ পরামিতি" সহ একটি মডেল বাছাই পার্সিমনি পছন্দ করতে পারে তবে কম প্যারামিটার এআর প্রক্রিয়া এবং অন্য একটি নিম্ন অর্ডার এএমএ মডেল পাওয়া সম্ভব নয় যেখানে সমস্ত পরামিতি পরিসংখ্যানগতভাবে তাত্পর্যপূর্ণ এবং অবশিষ্টাংশগুলি সাদা বর্ণের মতো দেখায় শব্দ?

— মাইকেল আর চেরনিক

@IriehStat। আমি আপনার সাথে একমত. শেষ পর্যন্ত আপনি ব্যবহারকারীর জন্য কি করবেন। আপনি কি কেবল একটি মডেল সরবরাহ করেন বা প্রতিযোগিতামূলক গ্রহণযোগ্য মডেলগুলির একটি আদেশিত তালিকা দিতে পারেন? যদি না হয় তবে সম্ভবত আপনি সংখ্যাকে তালিকা সংখ্যায় সীমাবদ্ধ করার জন্য এটি যুক্ত করতে ভাল বিকল্প হবে।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 1

মাইকেল / Wayne

নিম্নলিখিত এক বা একাধিক শর্ত পূরণ হলে অটবক্স অবশ্যই একটি আলাদা মডেল সরবরাহ করবে / সনাক্ত করবে

1) ডেটা আছে ডাল

2) ডেটাতে 1 বা ততোধিক স্তর / ধাপে শিফট রয়েছে

3) যদি তথ্যগুলিতে মৌসুমী ডাল থাকে

4) ডেটাতে 1 বা একাধিক স্থানীয় সময়ের ট্রেন্ড রয়েছে যা কেবল প্রতিকার করা হয় না

5) যদি সময়ের সাথে সাথে মডেলের পরামিতিগুলি পরিবর্তন হয়

)) সময়ের সাথে সাথে ত্রুটির বিভিন্নতা পরিবর্তিত হয় এবং কোনও পাওয়ার ট্রান্সফর্মেশন পর্যাপ্ত হয় না।

একটি নির্দিষ্ট উদাহরণের ক্ষেত্রে, আমি আপনাকে উভয়ই একটি সময় সিরিজ নির্বাচন / তৈরি করতে এবং উভয় ওয়েবে পোস্ট করার পরামর্শ দিচ্ছি। আমি অযৌক্তিক মোডে ডেটা বিশ্লেষণ করতে অটবক্স ব্যবহার করব এবং মডেলগুলিকে তালিকায় পোস্ট করব। এরপরে আপনি আর প্রোগ্রামটি চালান এবং তারপরে প্রত্যেকে মিল এবং পার্থক্যগুলি নির্দেশ করে উভয় ফলাফলের একটি পৃথক উদ্দেশ্য বিশ্লেষণ করেন। আমার মন্তব্যগুলির জন্য আমার কাছে চূড়ান্ত ত্রুটির শর্তাদি সহ সমস্ত উপলভ্য সহায়ক উপাদান সহ সম্পূর্ণ সেই দুটি মডেল প্রেরণ করুন। এই ফলাফলগুলি সংক্ষিপ্ত করে তালিকাটিতে উপস্থাপন করুন এবং তারপরে তালিকার পাঠকদের ভোটের কাছে জিজ্ঞাসা করুন যার জন্য তাদের পদ্ধতিটি সর্বোত্তম বলে মনে হচ্ছে।

Comments

আপনি কি এই মত একটি প্রতিযোগিতা মানে ?

— হোবার

@ হ্যাঁ সম্ভবত এমনকি কিছু "অজানা / কোডেড পাঠ্য বইয়ের উদাহরণ" ব্যবহার করা হয়েছে যা ব্যাকড্রপ হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে।

— আইরিশস্ট্যাট

Answer 2

তারা দুটি একই তবে ভিন্ন সমস্যার দুটি পৃথক পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে। আমি লিখেছি auto.arimaএবং @ আইরিশস্ট্যাট এর লেখক Autobox।

auto.arima()ফিট (মৌসুমী) এরিমা মডেলগুলি ড্রিফট শর্তাদি সহ। Autoboxস্তর স্থানান্তর এবং বহিরাগতদের পরিচালনা করতে ট্রান্সফার ফাংশন মডেল ফিট করে। একটি আরিমা মডেল হস্তান্তর ফাংশন মডেলের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে।

এমনকি যদি আপনি স্তরের শিফট এবং আউটলেট সনাক্তকরণ বন্ধ করে দেন Autobox, তবে auto.arima()কীভাবে আরিমা প্যারামিটারগুলি সনাক্ত করতে হয় তার বিভিন্ন পছন্দগুলির কারণে আপনি একটি আলাদা আরিমা মডেল পাবেন ।

এম 3 এবং এম-প্রতিযোগিতার ডেটাতে আমার পরীক্ষায়, এই ডেটাগুলির auto.arima()চেয়ে আরও সঠিক পূর্বাভাস তৈরি করা হয় Autobox। তবে Autoboxমেজর আউটলিয়ার এবং লেভেল শিফট যুক্ত ডেটা দিয়ে আরও ভাল করা হবে।

Comments

আমি বিশ্বাস করি যে আপনি বহু বছর আগে অনেকের থেকে আউটবক্সের একটি সংস্করণ উল্লেখ করেছিলেন। অটোবক্স এই বহু বছর ধরে স্বাক্ষর করে পরিবর্তিত হয়েছে। যদি আমি ভুল না হয় তবে আপনি কেবলমাত্র 1 টি উত্স থেকে প্রাপ্ত নির্ভুলতার তুলনা করেছেন যা আমি নিশ্চিত যে আপনি সম্মত হবেন 1 এর একটি নমুনা Acc নির্ভুলতার অনেকগুলি উত্স থেকে মূল্যায়ন করা দরকার।

— আইরিশস্ট্যাট

আমি হাজার হাজার সিরিজ জুড়ে প্রকাশিত তুলনা উল্লেখ করছি। পূর্বাভাসের আন্তর্জাতিক জার্নালের সম্পাদক-প্রধান-প্রধান হিসাবে, আমি মনে করি যে পূর্বাভাসকে কীভাবে মূল্যায়ন করতে হবে সে সম্পর্কে আমার কিছু ধারণা আছে।

— রব হ্যান্ডম্যান

কার কাছে সেরা পূর্বাভাসের অ্যালগরিদম রয়েছে সে সম্পর্কে যুক্তি প্রকাশ করার জন্য আমি এই প্রশ্নের উদ্দেশ্য করি নি। আমি মনে করি অটোবক্স এবং অটো.রিমা উভয়ই সম্ভবত খুব ভাল প্যাকেজ। মাথা থেকে মাথার তুলনা অনেক কারণে ন্যায্য হতে পারে। 1) ব্যবহারকারী তাদের কীভাবে বিচার করবেন তা জানার জন্য যথেষ্ট বিশেষজ্ঞ নাও হতে পারে। 2) একটি একক সময়ের সিরিজে পূর্বাভাসের নির্ভুলতা হ'ল ক্রেপ শট। ভবিষ্যদ্বাণীতে কারও কাছে নিম্ন স্তরের বর্গ ত্রুটি থাকতে পারে, তবে যখনই এলোমেলোতা জড়িত তখন এটি অবশ্যই বিবেচনায় নেওয়া উচিত। আপনাকে বেশ কয়েকটি সিরিজটি দেখতে হবে এবং যেমন আইরিশস্ট্যাট পরামর্শ দেয় আপনার বিভিন্ন প্রারম্ভিক পয়েন্টগুলি দেখা উচিত।

— মাইকেল আর চেরনিক

পূর্বাভাস শুরু করতে বিভিন্ন পয়েন্টগুলি কার্যকর হবে। 3) আরিমা বিশ্বে একই সময়ের সিরিজের মডেলের জন্য একাধিক উপস্থাপনা রয়েছে, সসীম এআর প্রক্রিয়াগুলির অসীম চলমান গড় উপস্থাপনা এবং বিপরীতে থাকে। সুতরাং একটি নিম্ন অর্ডার এআর হাইড অর্ডার চলমান গড় বা একটি এআরএমএ এর মতো প্রায় একই হতে পারে। বক্স সর্বদা পার্সিমনি নীতির অনুসরণ করার পরামর্শ দেয়। তবে আপনার কাছে প্রচুর ডেটা থাকলে আপনি প্যারামিটারগুলির ভাল অনুমান পেতে পারেন এবং উচ্চ আদেশের মডেল পার্সিমোনিয়াসের মতো একই পূর্বাভাসের নিকটবর্তী উত্পন্ন করতে পারে। 4) দুটি প্যাকেজের বিভিন্ন উদ্দেশ্য রয়েছে।

— মাইকেল আর চেরনিক

সময়ের সাথে সাথে এই পদ্ধতিটি বিকশিত হয়েছে। ডেভ রিলি এই সাইটে আইরিশস্ট্যাট হিসাবে খুব সক্রিয় এবং এটি সাধারণ পদে এটি কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করার জন্য তিনি খুব উন্মুক্ত ছিলেন। ব্যবসায়ের গোপনীয়তা এবং মালিকানাধীন অ্যালগরিদম থাকা ব্যবসায়ের একটি অপরিহার্য বিষয়। তার দৃষ্টিকোণ থেকে আর তার ব্যবসায়কে ঠিক তেমন ক্ষতি করছে যা স্প্লাসের জন্য। তবে তিনি তিক্ততা প্রদর্শন করেন না এবং তার সফ্টওয়্যারটি প্রদর্শন করতে খুব ইচ্ছুক যেমন আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে তিনি আজ করেছিলেন। তিনি প্রতিযোগীদের বিরুদ্ধেও পরীক্ষা চালাতে ইচ্ছুক এবং আমি বিশ্বাস করি তিনি সময় সিরিজের পূর্বাভাস প্রতিযোগিতায় প্রবেশ করেছেন।

— মাইকেল আর চেরনিক

Answer 3

সম্পাদনা: আপনার মন্তব্য অনুসারে, আমি বিশ্বাস করি যে আপনি যদি autoboxবিকল্পগুলির অনেকগুলি বন্ধ করে দেন তবে আপনি সম্ভবত একটি অনুরূপ উত্তর পেতে চাইবেন auto.arima। তবে আপনি যদি তা না করেন, এবং বিদেশী উপস্থিতির উপস্থিতিতে অবশ্যই একটি পার্থক্য থাকবে: auto.arimaবহিরাগতদের যত্ন autoboxনেবেন না, যখন তাদের সনাক্ত করবেন এবং যথাযথভাবে পরিচালনা করবেন যা একটি আরও ভাল মডেল দেয়। এছাড়াও অন্যান্য পার্থক্য থাকতে পারে এবং আমি নিশ্চিত যে আইরিশস্ট্যাট সেগুলি বর্ণনা করতে পারে।

---

আমি বিশ্বাস করি যে autoboxকেবলমাত্র সেরা এআর, আই, এবং এমএ সহগ খুঁজে পাওয়া ছাড়াও বিদেশী এবং অন্যান্য জিনিস সনাক্ত করে। যদি এটি সঠিক হয় তবে অনুরূপ কার্যকারিতাটির জন্য আরও বিশ্লেষণ এবং কয়েকটি আর ফাংশন প্রয়োজন। এবং আইরিশস্ট্যাটস এই সম্প্রদায়ের এক মূল্যবান সদস্য এবং বেশ বন্ধুত্বপূর্ণ।

অবশ্যই, আর নিখরচায় রয়েছে এবং এটি আরিমা ছাড়িয়ে এক হাজার কোটি কাজ করতে পারে।

অর্থনীতি-ধাঁচের এআরআইএমএর জন্য নিখরচায় আরও একটি পছন্দ হ'ল X13-ARIMA SEATSমার্কিন আদমশুমারি ব্যুরো, যা উন্মুক্ত উত্স। উইন্ডোজ এবং লিনাক্সের জন্য বাইনারি রয়েছে, তবে এটি সরাসরি আমার ম্যাকের উপর সংকলন করেছিলাম যে আমি ইতিমধ্যে gnu এর gfortran সংকলক লোড করেছি। এটি এর উত্তরসূরি X12-ARIMA, এবং কয়েক বছর বিকাশ এবং পরীক্ষার পরে, শেষ কয়েক দিনেই মুক্তি পেয়েছিল। (এটি এক্স 12 আপডেট করে এবং এসইএটিএস / ট্রামো বৈশিষ্ট্যগুলিতেও যুক্ত করে। এক্স 12 সরকারী মার্কিন সরঞ্জাম, যখন স্যাটস / ট্রামো ব্যাংক অফ স্পেনের এবং এটি "ইউরোপীয় সরঞ্জাম"।)

আমি সত্যিই এক্স 12 (এবং এখন এক্স 13) পছন্দ করি। যদি আপনি নির্ণয়ের একটি মোটামুটি পরিমাণ আউটপুট করেন এবং সেগুলির মাধ্যমে পড়েন এবং তার অর্থ কী শিখেন তবে এগুলি আসলে আরিমা এবং সময় সিরিজের মোটামুটি ভাল শিক্ষা। আমি নিজের ওয়ার্কফ্লোটি তৈরি করেছি, তবে আর এর x12মধ্যে থেকে বেশিরভাগ কাজ করার জন্য একটি আর প্যাকেজ রয়েছে (আপনাকে এখনও এক্স 12 এর জন্য ইনপুট মডেল (".spc") ফাইল তৈরি করতে হবে)।

আমি বলছি X12 "অর্থনীতি শৈলী" এআরআইএমএতে 3 বছরেরও বেশি ডেটা সহ মাসিক ডেটা বোঝাতে ভাল। (কিছু ডায়াগনস্টিক বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করার জন্য আপনার 5+ বছরের ডেটা প্রয়োজন)) এটির একটি আউটলেট সনাক্তকরণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে, সমস্ত ধরণের আউটলেট স্পেসিফিকেশন পরিচালনা করতে পারে এবং ছুটির দিনগুলি, ভাসমান ছুটির দিনগুলি, ব্যবসায়ের দিনের প্রভাবগুলি এবং একাধিক অর্থনৈতিক বিষয় পরিচালনা করতে পারে। এটি সেই হাতিয়ার যা মার্কিন সরকার allyতু-সমন্বিত ডেটা তৈরি করতে ব্যবহার করে।

Comments

আমার প্রশ্নটি সত্যই একটি ডেটা সেট দেওয়া হয়েছিল যে দুটি অ্যালগরিদম সম্ভবত বিভিন্ন মডেল নির্বাচনগুলি তৈরি করবে। এটি সত্যই স্বয়ংক্রিয় নির্বাচন যা আমি আগ্রহী এবং অন্যান্য ডায়াগনস্টিক বৈশিষ্ট্যগুলিও নয় যেগুলি অন্যকে দেয় না এমনভাবে চিহ্নিত করতে পারে। এটি পরিচিত যে এআরএমএ মডেলের পরিবার এবং দুটি পরিবারে একই মডেলের সঠিক বা প্রায় সঠিক বিকল্প উপস্থাপনা হতে পারে। সুতরাং বাছাই প্রক্রিয়াটিতে যদি সামান্য পার্থক্য থাকে তবে আমি মনে করি তারা বিভিন্ন মডেল পছন্দ দিতে পারে।

— মাইকেল আর চেরনিক

@ মিশেল চের্নিক: আহ। আমার অনুমানটি হ'ল আপনি যদি সমস্ত স্বয়ংক্রিয় স্টাফ বন্ধ করে দেন তবে আপনি autoboxএকই উত্তর পেয়ে যাবেন। তবে ব্যবহারের অন্যতম বিষয় autoboxহ'ল এটি বহিরাগতদের সনাক্ত করতে পারে এবং সেগুলি হ্যান্ডেল করবে, সুতরাং বিদেশী হলে মডেলটি ফিরে আসবে different

— ওয়েইন

এক্স 13-আরিমা আসন এবং আসন / ট্রামো সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্যের জন্য @ ওয়াইন +1।

— গ্রিম ওয়ালশ

@ ওয়েইন, যাইহোক, অন্য একটি "ইউরোপীয় সরঞ্জাম" হলেন ডেমেট্রা + ।

— গ্রিম ওয়ালশ