কিভাবে কঠোরভাবে ইতিবাচক পূর্বাভাস অর্জন?

Question

আমি এমন একটি সময় সিরিজে কাজ করছি যার মানগুলি কঠোরভাবে ইতিবাচক । এআর, এমএ, এআরএমএ ইত্যাদি সহ বিভিন্ন মডেলের সাথে কাজ করা, আমি কঠোরভাবে ইতিবাচক পূর্বাভাস পাওয়ার সহজ উপায় খুঁজে পাইনি।

আমি ব্যবহার করছি আর আমার পূর্বাভাস করছেন জন্য, এবং সমস্ত আমি খুঁজে পাইনি যে ছিল forecast.hts {HTS} আছে একটি ইতিবাচক প্যারামিটার এখানে বর্ণিত:

একটি শ্রেণিবদ্ধ বা দলবদ্ধ সময় সিরিজ, প্যাকেজ এইচটিএস পূর্বাভাস

## S3 method for class 'gts':
forecast((object, h,
  method = c("comb", "bu", "mo", "tdgsf", "tdgsa", "tdfp", "all"),
  fmethod = c("ets", "rw", "arima"), level, positive = FALSE,
    xreg = NULL, newxreg = NULL, ...))

positive
    If TRUE, forecasts are forced to be strictly positive

http://www.inside-r.org/packages/cran/hts/docs/forecast.gts

শ্রেণিবদ্ধ সময় সিরিজের জন্য কোনও পরামর্শ? ন্যূনতম, সর্বাধিক ইত্যাদির মতো অন্যান্য প্রতিবন্ধকতা ব্যবহারে সাধারণীকরণ সম্পর্কে কী বলা যায়?

আর তে প্রয়োগ না করা হলেও নিবন্ধ, মডেল বা সহায়ক সাধারণ পরিবর্তনশীল রূপান্তরের পরামর্শগুলি প্রশংসিত হবে।

Comments

এ জাতীয় ক্ষেত্রে সবচেয়ে সহজ, তবে সর্বদা সঠিক জিনিসটি হ'ল কেবল পরিবর্তনকের লগকে পূর্বাভাস দেওয়া।

— এমপিক্টাস

আংশিকভাবে @ এমপিক্টাস প্রতিধ্বনিত করার জন্য একটি পদ্ধতির লগ-স্কেলে কাজ করা। অনুশীলনে এটি প্রায়শই একবারে মডেলের কয়েকটি দিক উন্নতি করে। পূর্বাভাস অন্তরগুলি ঠিক আবার সূক্ষ্ম রূপান্তরিত করার সময়, আপনাকে গড় পূর্বাভাসের সাথে যত্ন নিতে হবে (যদি লগগুলিতে স্বাভাবিকতা যুক্তিসঙ্গত হয় তবে আপনি লগনর্মালের গড়ের গড়ের জন্য একটি প্রাক্কলন পেতে পারেন যা নমুনার আকার বড় হলে সাধারণত) একটি বিকল্প যা মাঝেমধ্যে কিছু সাধারণ সময় সিরিজের মডেলগুলির জন্য কাজ করতে পারে তা হ'ল গামা মডেল।

— গ্লেন_বি -রিনস্টেট মনিকা

Answer 1

আর এর জন্য forecastপ্যাকেজটি সহ , lambda=0কোনও মডেল ফিট করার সময় কেবল সেট করুন । উদাহরণ স্বরূপ:

fit <- auto.arima(x, lambda=0)
forecast(fit)

lambdalambda$\lambda=0$lambda=0

আরও আলোচনার জন্য http://www.otexts.org/fpp/2/4 দেখুন ।

Comments

আপনার সদয় সহায়তার জন্য অধ্যাপক হেন্ডম্যান ধন্যবাদ। আমি মনে করি আমার সেই অধ্যায়টি গুরুত্ব সহকারে আবার পড়া উচিত! আপনি কি মনে করেন ২-৪ অধ্যায়ে এটি উল্লেখ করা সাহায্য করতে পারে? আমি তাই মনে করি! :-) কিছু প্রশ্ন আমার কাছে রয়ে গেছে: কোনও ধরণের রূপান্তর কি সর্বনিম্ন (বা সর্বোচ্চ) সম্ভাব্য মানের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে? আমি লগ ভিত্তিক ফাংশন দিয়ে এটি করার চেষ্টা করছি, তবে সর্বোপরি ফলাফলের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি গাণিতিকভাবে সঠিক?

— Ho1

দয়া করে নূন্যতম / সর্বোচ্চ প্রশ্নটি আলাদাভাবে জিজ্ঞাসা করুন। হ্যাঁ, পূর্বাভাসের ব্যবধানগুলি যখন সঠিকভাবে ফিরে আসে তখন সঠিক হয়।

— রব হ্যান্ডম্যান

@ হেল 1 নেলসনের দ্বারা পরিচালিত পূর্বাভাসের জন্য প্রয়োগ টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ; হোল্ডেন-ডে 1973 pp162-165 এ সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা করেছে ... বিভিন্ন মতামতের সাথে

— আইরিশস্ট্যাট

দুর্ভাগ্যক্রমে এটি প্রত্যাশার মতো কার্যকর হয়নি, কারণ এটি পদ্ধতিটি পরিবর্তন করেছে এবং পূর্বাভাসগুলির উপর একটি দুর্দান্ত প্রত্যাশিত y পরিবর্তনের পরিবর্তে এটি কেবল গড়ে প্রায় একটি সমতল লাইন তৈরি করেছে

— ডিয়েগো ডুয়ার্ট