প্রশ্ন ট্যাগ «forecasting»

আমি টাইম সিরিজ সেটিংয়ে মডেল নির্বাচনের বিষয়ে আগ্রহী। সংক্ষিপ্ততার জন্য, ধরুন আমি বিভিন্ন ল্যাগ অর্ডার সহ এআরএমএ মডেলের একটি পুল থেকে একটি এআরএমএ মডেল নির্বাচন করতে চাই। চূড়ান্ত অভিপ্রায় পূর্বাভাস । মডেল নির্বাচন দ্বারা সম্পন্ন করা যেতে পারে ক্রস বৈধতা, তথ্যের মানদণ্ডের ব্যবহার (এআইসি, বিআইসি), অন্যান্য পদ্ধতির মধ্যে। রব জে …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

আমার একটি টাইম সিরিজ রয়েছে যাতে দ্বৈত মৌসুমী উপাদান থাকে এবং আমি সিরিজটি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজ উপাদানগুলিতে (প্রবণতা, মৌসুমী উপাদান 1, মৌসুমী উপাদান 2 এবং অনিয়মিত উপাদান) বিভক্ত করতে চাই। যতদূর আমি জানি, আরে সিরিজটি পচানোর জন্য এসটিএল পদ্ধতিটি কেবল একটি মৌসুমী উপাদানকে অনুমতি দেয়, তাই আমি সিরিজটি দু'বার পচানোর …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

মিইন পরম স্কেলড ত্রুটি (এমএএসই) হ'ল কোহেলার অ্যান্ড হেন্ডম্যান (2006) প্রস্তাবিত পূর্বাভাস নির্ভুলতার একটি পরিমাপ । এমএ এসই= এমএ ইএমএ ইi n - s a এম পি এল ই ,n a i v eএমএকজনএসই=এমএকজনইএমএকজনইআমিএন-গুলিএকটিমিপিঠই,এনএকটিআমিবনামইMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} যেখানে প্রকৃত পূর্বাভাস দ্বারা উত্পাদিত গড় পরম ত্রুটি; যখন একটি নিরীহ পূর্বাভাস দ্বারা উত্পাদিত …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আমি আর একটি রৈখিক মডেল তৈরি করেছি: mod = lm(train_y ~ train_x)। আমি এটিকে X এর একটি তালিকা পাস করতে এবং এর পূর্বাভাস / অনুমান …

21 r  forecasting  linear-model 

এমন একটি প্রশ্ন যা আমাকে কিছু সময়ের জন্য বিরক্ত করেছিল, যা আমি কীভাবে সম্বোধন করতে জানি না: প্রতিদিন, আমার আবহাওয়াবিদ বৃষ্টিপাতের একটি শতাংশের সুযোগ দেয় (আসুন এটি গণনা করা 9000 ডিজিটে ধরা যাক এবং তিনি কোনও সংখ্যার পুনরাবৃত্তি করেন নি)। পরবর্তী প্রতিটি দিন, হয় বৃষ্টি হয় বা বৃষ্টি হয় না। …

20 hypothesis-testing  forecasting 

পূর্বাভাস থেকে : রব জে হ্যান্ডম্যান এবং জর্জ অ্যাথানাসোপ্লোসের রচিত নীতি ও অনুশীলন পাঠ্যপুস্তক , বিশেষত নির্ভুলতার পরিমাপের বিভাগ : একটি পূর্বাভাস পদ্ধতি যা এমএইকে হ্রাস করে মধ্যকের পূর্বাভাসের দিকে পরিচালিত করবে, আর আরএমএসইকে হ্রাস করার সাথে সাথে এর পূর্বাভাসের দিকে নিয়ে যাবে এমএই হ্রাস করার কারণে কেন মধ্যস্বত্বের পূর্বাভাস …

20 forecasting  mean  median  rms  mae 

আমার বান্ধবী সম্প্রতি একটি বড় ব্যাংকে বিক্রয় এবং ব্যবসায়ের কাজ পেয়েছে a তার নতুন কাজটি দেখে সন্তুষ্ট, তিনি বিশ্বাস করেন যে সুযোগের চেয়ে মাসের শেষে স্টকগুলি উপরে উঠবে বা নিচে হবে কিনা সে বিশ্বাস করতে পারে (তিনি বিশ্বাস করেন যে তিনি এটি 80% নির্ভুলতার সাথেও করতে পারবেন!) আমি খুব সংশয়ী। …

19 probability  forecasting  finance 

প্রথমত, তিনি ফলাফলের সম্ভাবনা দেন। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, মার্কিন নির্বাচনের জন্য তার পূর্বাভাস বর্তমানে 82% ক্লিনটন বনাম 18% ট্রাম্প। এখন, ট্রাম্প জিতলেও, আমি কীভাবে জানব যে তার জয়ের সময়টি কেবল 18% ছিল না? অন্য সমস্যাটি হ'ল সময়ের সাথে সাথে তার সম্ভাবনাগুলিও বদলে যায়। সুতরাং 31 জুলাই, এটি ট্রাম্প এবং ক্লিনটনের মধ্যে …

19 forecasting  prediction  validation  accuracy  scoring-rules 

কোনও সময় সিরিজে কীভাবে ডিএলএম কালমন ফিল্টারিংকে আর এ ব্যবহার করতে হয় তার উদাহরণের মধ্য দিয়ে কেউ আমাকে যেতে পারে। বলুন আমার কাছে এই মানগুলি রয়েছে (বার্ষিক alityতুসীমার সাথে ত্রৈমাসিক মান); আপনি কীভাবে পরবর্তী মানগুলির পূর্বাভাস দিতে ডিএলএম ব্যবহার করবেন? এবং বিটিডাব্লু, আমার কি যথেষ্ট historicalতিহাসিক ডেটা রয়েছে (সর্বনিম্ন কী)? …

19 r  time-series  forecasting 

আমি কোনও সম্পদের দাম সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি ভিআর মডেল তৈরি করছি এবং আমার পদ্ধতিটি পরিসংখ্যানগত দিক থেকে সঠিক কিনা, আমার অন্তর্ভুক্ত পরীক্ষাগুলি প্রাসঙ্গিক কিনা এবং আমার ইনপুট ভেরিয়েবলের ভিত্তিতে নির্ভরযোগ্য একটি পূর্বাভাস নিশ্চিত করার জন্য যদি আরও বেশি প্রয়োজন হয় তা জানতে চাই। নীচে গ্রেঞ্জার কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে …

19 r  forecasting  modeling  var 

গ্যালিট শমুয়েলের "ব্যাখ্যা করতে বা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য" (২০১০) পড়ে আমি একটি স্পষ্ট দ্বন্দ্ব দেখে আশ্চর্য হয়েছি। তিনটি প্রাঙ্গণ রয়েছে, এআইসি - বনাম বিআইসি-ভিত্তিক মডেল পছন্দ (পৃষ্ঠা 300 এর শেষ - পি 301 এর শুরু): সহজ কথায় বলতে গেলে, এআইসিকে ভবিষ্যদ্বাণী করার উদ্দেশ্যে তৈরি একটি মডেল বাছাই করার জন্য ব্যবহার …

18 forecasting  model-selection  feature-selection  aic  bic 

আমার কাছে টাইম সিরিজের ডেটা রয়েছে এবং ডেটা ফিট করার জন্য আমি মডেল হিসাবে একটি ব্যবহার করেছি । একটি সূচক দৈব চলক পারেন যে 0 (যখন আমি বিরল ঘটনা দেখুন) (যখন আমি একটি বিরল ঘটনা দেখতে না পান) অথবা 1। আমার পূর্ববর্তী পর্যবেক্ষণগুলির ভিত্তিতে আমি ভেরিয়েবল দৈর্ঘ্য মার্কভ চেইন পদ্ধতি …

18 time-series  forecasting  simulation 

আমি এই সাইটে অগণিত পোস্ট পড়েছি যা পি-ভ্যালু ভিত্তিক, এআইসিসি, বিআইসি ইত্যাদির কোনও ধরণের মানদণ্ড ব্যবহার করে ভেরিয়েবলের ধাপে ধাপে ব্যবহারের বিপরীতে অবিশ্বাস্যরূপে are আমি বুঝতে পারি কেন এই পদ্ধতিগুলি সাধারণ হয়, ভেরিয়েবল নির্বাচনের জন্য যথেষ্ট দুর্বল। gung এর সম্ভবত বিখ্যাত পোস্টে এখানে পরিষ্কারভাবে কেন প্রকাশ করে; শেষ পর্যন্ত আমরা …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

ভাইরাস সংবহন (2002 সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ওয়েস্ট নীল ভাইরাস এর মত) বা লোকের প্রতিরোধের হ্রাস বা খাদ্য বা জলের দূষণ বা সংক্রমণের কারণে বা মৃত্যুর সংখ্যায় বৃদ্ধি এবং সংক্রমণের ঘটনা ঘটে মশা। এই মহামারীটি প্রতি 1 থেকে 5 বছর অন্তর হতে পারে এমন বিদেশী হিসাবে উপস্থিত হবে। এই আউটলিয়ারগুলি সরিয়ে …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

আমি একটি অ্যালগরিদম তৈরি করতে চাই যা যে কোনও সময় সিরিজ বিশ্লেষণ করতে সক্ষম হবে এবং বিশ্লেষিত সময় সিরিজের ডেটার জন্য "স্বয়ংক্রিয়ভাবে" সেরা traditionalতিহ্যবাহী / স্টেটিসিকাল পূর্বাভাস পদ্ধতি (এবং এর পরামিতি) চয়ন করতে পারে। এরকম কিছু করা কি সম্ভব? যদি হ্যাঁ, তবে আপনি কীভাবে এটির কাছে যেতে পারেন সে সম্পর্কে …

17 time-series  forecasting  python