প্রশ্ন ট্যাগ «arima»

আমি আরিমা মডেলিং / বক্স জেনকিন্স (বিজে) এ প্যারামিটারগুলি কীভাবে অনুমান করা হয় তা বোঝার চেষ্টা করছি। দুর্ভাগ্যক্রমে আমি যে বইগুলির মুখোমুখি হয়েছি তার মধ্যে লগ-সম্ভাবনা অনুমানের পদ্ধতি হিসাবে অনুমানের প্রক্রিয়াটি বিশদভাবে বর্ণনা করে না। আমি ওয়েবসাইট / শিক্ষাদানের উপাদানটি পেয়েছি যা খুব সহায়ক ছিল। উপরোক্ত উত্স থেকে সমীকরণটি নীচে …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

আমি প্রতিদিনের ডেটা টাইম সিরিজ বিক্রয় ডেটা ব্যবহার করছি যাতে প্রায় 2 বছর দৈনিক ডেটা পয়েন্ট থাকে। কিছু অনলাইন-টিউটোরিয়াল / উদাহরণগুলির ভিত্তিতে আমি ডেটাতে seasonতুসত্তাকে সনাক্ত করার চেষ্টা করেছি। দেখে মনে হয় যে এখানে একটি সাপ্তাহিক, মাসিক এবং সম্ভবত একটি বার্ষিক পর্যায় / seasonতু রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বেতন-বেতন রয়েছে, বিশেষত মাসের …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

আমার 25 টি পিরিয়ডের জন্য বেশ কয়েকটি পণ্য (1200 পণ্য) এর চাহিদা সহ একটি ডেটা সেট রয়েছে এবং পরবর্তী সময়কালে প্রতিটি পণ্যটির চাহিদা আমার পূর্বাভাস করতে হবে। প্রথমে, আমি আরিমা ব্যবহার করতে এবং প্রতিটি পণ্যের জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিতে চেয়েছিলাম, তবে পণ্যের সংখ্যা এবং (পি, ডি, কিউ) পরামিতিগুলির সুরকরণের …

15 machine-learning  time-series  arima 

আমার একটি সময় সিরিজ আমি পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি, যার জন্য আমি মৌসুমী আরিমা (0,0,0) (0,1,0) [12] মডেল (= ফিট 2) ব্যবহার করেছি। আর অটো.রিমা (আর কে গণনা করা আরিমা (0,1,1) (0,1,0) [12] এর চেয়ে ভাল ফিট হতে পারে তার চেয়ে আলাদা), আমি এর নামটি ফিট 1 রেখেছি)। যাইহোক, আমার …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

প্যানেল ডেটা বিশ্লেষণে, অটো-রিলেশন সম্পর্কিত সমস্যাগুলি (যেমন, পর্যবেক্ষণগুলি সময়ের সাথে সাথে ব্যক্তিদের মধ্যে ক্লাস্টার করা হয়) সাথে সময় এবং আগ্রহের ঝাঁকুনির কিছু নির্দিষ্টকরণের জন্য সামঞ্জস্য করার জন্য আমি এলোমেলো / মিশ্র প্রভাব সহ বহু স্তরের মডেলগুলি ব্যবহার করেছি । এআরএমএ / এআরআইএমএ অনুরূপ সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা মনে …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

টাইম সিরিজ বিশ্লেষণে বক্স-জেনকিন্স মডেল নির্বাচন পদ্ধতিটি সিরিজের স্বতঃসংশ্লিষ্টতা এবং আংশিক স্বতঃসংশোধনের কাজগুলি দেখে শুরু হয়। এই প্লটগুলি একটি এআরএমএ ( পি , কিউ ) মডেলের উপযুক্ত এবং কিউ প্রস্তাব করতে পারে । পদ্ধতিটি শ্বেত শব্দের ত্রুটি শর্তযুক্ত একটি মডেল উত্পাদনকারীদের মধ্যে সবচেয়ে পার্সামোনিয়াস মডেল বাছাই করতে এআইসি / বিআইসির …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

আমি ব্যবসায় এবং অর্থনীতি থেকে স্নাতক যারা বর্তমানে তথ্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন (এলআর) এবং তারপরে টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস (টিএস) অধ্যয়নকালে, আমার মনে একটি প্রশ্ন ছড়িয়ে পড়ে। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এটিতে লেগ ভেরিয়েবল যুক্ত করার পরিবর্তে (এসিএফ এবং পিএসিএফ ব্যবহার করে নির্ধারিত ল্যাগের ক্রম সহ) কেন …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

আমি একাধিক বহিরাগত ভেরিয়েবলগুলি সহ একাধিক সময় সিরিজ আরিমা-মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পূর্বাভাস পরিচালনা করতে চাই। যেহেতু আমি কোনও পরিসংখ্যান বা আরআইও রাখতে চাই না দক্ষতার তুলনায় যতটা সম্ভব সহজ (তিন মাসের ট্রেন্ডের পূর্বাভাস যথেষ্ট)। আমার 1 নির্ভরশীল সময় সিরিজ এবং 3-5 প্রেডিকটার সময় সিরিজ, সমস্ত মাসিক ডেটা, কোনও …

14 r  time-series  arima 

আমি কিছু বায়ু / তরঙ্গ ডেটার জন্য আরিমা মডেলগুলি তৈরি করছি। আমি প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য একটি পৃথক মডেল তৈরি করছি। আমার যে দুটি ভেরিয়েবলের মডেল করা দরকার তা হ'ল তরঙ্গ এবং বাতাসের দিক। মানগুলি ডিগ্রিতে (0-360।) হয়। মান ব্যবধানটি বৃত্তাকার যেখানে এই ধরণের ডেটা মডেল করা সম্ভব? যদি তা না …

13 time-series  arima  circular-statistics 

আমি একটি ছোট প্রকল্পে কাজ করছি যেখানে আমরা আগামী 6 মাসের জন্য পণ্যগুলির (তেল, অ্যালুমিনিয়াম, টিন ইত্যাদি) দামের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। আমার কাছে ভবিষ্যদ্বাণী করার মতো 12 টি ভেরিয়েবল রয়েছে এবং আমার এপ্রিল, ২০০৮ - মে, ২০১৩ এর ডেটা রয়েছে। আমার কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা উচিত? আমি নিম্নলিখিতগুলি করেছেন: টাইমসারি …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

আর (২.১৫.২) এ আমি একবারের সিরিজে একবার আরিমা (৩,১,৩) এবং একবারের আলাদা টাইমসিরিজে একবার এআরএমএ (৩,৩) একবার লাগিয়েছিলাম। লাগানো পরামিতিগুলি পৃথক, যা আমি আরিমায় ফিটিং পদ্ধতির জন্য দায়ী করেছি। এছাড়াও, এআরএমএ (3,3,3) হিসাবে একই ডেটাতে একটি এআরআইএমএ (3,0,3) ফিট করার ফলে অভিন্ন পরামিতিগুলির ফলসই হবে না, আমি যে ফিটিং পদ্ধতি …

13 r  time-series  arima  fitting  arma 

আমি আরিমা মডেলগুলি শিখতে এবং প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি। আমি পঙ্ক্রাটস দ্বারা আরিমার উপর একটি দুর্দান্ত পাঠটি পড়ছি - ইউনিভারিটেড বক্সের সাথে পূর্বাভাস - জেনকিনস মডেলস: ধারণা এবং কেসগুলি । পাঠ্যটিতে লেখক বিশেষত এআরআইএমএ মডেলগুলি বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে পার্সিমনি প্রিপেসলকে জোর দিয়েছিলেন। আর প্যাকেজ পূর্বাভাসেauto.arima() ফাংশন নিয়ে খেলতে শুরু করেছি …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

আরিমা ব্যবহার করার আগে একটি সিরিজ (এটির এটির প্রয়োজন অনুমান) পার্থক্য করা ভাল কি আরিমার মধ্যে ডি প্যারামিটারটি ব্যবহার করা ভাল? আমি অবাক হয়েছিলাম একই মডেল এবং ডেটা সহ কোন রুট নেওয়া হয় তার উপর নির্ভর করে ফিটযুক্ত মানগুলি কতটা আলাদা। নাকি আমি ভুলভাবে কিছু করছি? install.packages("forecast") library(forecast) wineindT<-window(wineind, start=c(1987,1), …

13 r  time-series  arima 

আমার সময়-সিরিজের পূর্বাভাস স্বয়ংক্রিয় করতে হবে এবং আমি এই সিরিজের বৈশিষ্ট্যগুলি (মৌসুমতা, প্রবণতা, গোলমাল ইত্যাদি) আগে থেকে জানি না। আমার লক্ষ্য প্রতিটি সিরিজের জন্য সর্বোত্তম সম্ভাব্য মডেল পাওয়ার নয়, তবে বেশ খারাপ মডেলগুলি এড়ানো। অন্য কথায়, প্রতিবার ছোট ত্রুটি পাওয়া সমস্যা নয়, তবে একবারে একবারে বড় ত্রুটি পাওয়া। আমি ভেবেছিলাম …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

2 বছরের বেশি সময় হয়েছে যে আমি বিভিন্ন টাইম সিরিজে কাজ করছি। আমি অনেক নিবন্ধে পড়েছি যে এমএ পদ ব্যবহারের ক্রমটি সনাক্ত করতে এসিএফ ব্যবহার করা হয়, এবং এআর-এর জন্য প্যাকএফ। একটি থাম্ব রুল রয়েছে যে এমএর জন্য, যে ল্যাগটি হঠাৎ করে এসিএফ বন্ধ হয়ে যায় তা হ'ল এমএ ক্রম …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average