প্রশ্ন ট্যাগ «forecasting»

কর্মক্ষেত্রে কিছু মাসিক পূর্বাভাস নিয়ে কাজ করার সময় এবং রব হিন্ডম্যানের বইটি পড়ার সময় আমি আমার ভবিষ্যদ্বাণী জ্ঞানকে সতেজ করে তুলেছি তবে আমি যেখানে লড়াই করছি তার একটাই জায়গা যখন একটি আরিমা মডেল বনাম একটি ঘন ঘন স্মুথিং মডেল ব্যবহার করা হয়। থাম্বের এমন কোনও নিয়ম রয়েছে যেখানে আপনার একটি …

12 forecasting  arima  exponential-smoothing 

আমি এখন একটানা দু'বছর ধরে একটি অনলাইন ব্যবসায় পরিচালনা করছি, তাই আমার প্রায় দুই বছর ধরে আমার মাসিক বিক্রয় ডেটা রয়েছে। প্রতিমাসের জন্য আমার ব্যবসা অবশ্যই মৌসুমী দোল (ক্রিসমাসে আরও ভাল পারফর্মেন্স ইত্যাদি) দ্বারা প্রভাবিত হয় এবং সম্ভবত এমন কিছু অন্যান্য কারণও যা আমি অবগত নই। ভবিষ্যতে বিক্রয় আরও ভালভাবে …

12 time-series  forecasting 

প্রধান সম্পাদনা: ডেভ অ্যান্ড নিকের প্রতিক্রিয়ার জন্য আমি এ পর্যন্ত তাদেরকে ধন্যবাদ জানাতে চাই। সুসংবাদটি হ'ল আমি কাজ করার লুপ পেয়েছি (ব্যাচের পূর্বাভাসের বিষয়ে অধ্যাপক হাইডম্যানের পোস্ট থেকে মূলত ধার করা)। বকেয়া প্রশ্নগুলি একীভূত করতে: ক) অটো.রিমার জন্য আমি কীভাবে সর্বাধিক সংখ্যক পুনরাবৃত্তি বৃদ্ধি করব - মনে হয় প্রচুর সংখ্যক …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

আর এ MARSS প্যাকেজটি গতিশীল ফ্যাক্টর বিশ্লেষণের জন্য ফাংশন সরবরাহ করে। এই প্যাকেজে, ডায়নামিক ফ্যাক্টর মডেলটি রাজ্য স্পেস মডেলের একটি বিশেষ ফর্ম হিসাবে লেখা হয় এবং তারা ধরে নেয় যে সাধারণ ট্রেন্ডগুলি এআর (1) প্রক্রিয়া অনুসরণ করে। যেহেতু আমি এই দুটি পদ্ধতির সাথে খুব বেশি পরিচিত নই, তাই আমি দুটি …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

প্রায়শই আমি দেখি লেখকরা "লগ ডিফারেন্স" মডেলটি অনুমান করে, যেমন লগ( y)টি) - লগ( y)টি - 1) = লগ( y)টি/ ওয়াইটি - 1) = α + βএক্সটিলগ⁡(Yটি)-লগ⁡(Yটি-1)=লগ⁡(Yটি/Yটি-1)=α+ +βএক্সটি\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t আমি সম্মত এই সম্পর্কযুক্ত উপযুক্ত মধ্যে শতকরা পরিবর্তনের যখন হয় ।y t লগ ( …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

আমি পূর্বাভাসের পদ্ধতিটি চেষ্টা করেছি এবং আমার পদ্ধতিটি সঠিক কিনা তা পরীক্ষা করতে চাই। আমার অধ্যয়নটি বিভিন্ন ধরণের মিউচুয়াল ফান্ডের সাথে তুলনা করে। আমি তাদের একজনের জন্য জিসিসি সূচকটি একটি মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করতে চাই তবে সমস্যাটি হ'ল জিসিসি সূচকটি ২০১১ সালের সেপ্টেম্বরে বন্ধ হয়ে গিয়েছিল এবং আমার গবেষণাটি জানুয়ারী …

12 time-series  forecasting  missing-data 

আমি শক্তির মজুত এবং আবহাওয়ার মধ্যে একটি মডেল খুঁজছি। আমার কাছে ইউরোপের দেশগুলির মধ্যে কেনা এমওয়্যাট ওয়াটের মূল্য এবং আবহাওয়ার (গ্রিভ ফাইলগুলি) প্রচুর মান রয়েছে। 5 ঘন্টা (২০১১-২০১৫) সময়কালে প্রতি ঘন্টা। PRICE / দিন এটি এক বছরের জন্য প্রতিদিন is আমার প্রতি ঘন্টা 5 ঘন্টা আছে। আবহাওয়ার উদাহরণ এক ঘন্টা …

11 time-series  forecasting  predictive-models  modeling  large-data 

ক্রিস চ্যাটফিল্ড, যার অনেক মানের বই এবং কাগজপত্র পড়তে আমি উপভোগ করেছি, (1) এ নিম্নলিখিত পরামর্শ দেয়: উদাহরণস্বরূপ, এআইসির কম এবং আনুমানিক সমান মানযুক্ত আরিমা টাইম-সিরিজ মডেলের মধ্যে পছন্দটি করা উচিত, যার ভিত্তিতে ন্যূনতম এআইসি দেওয়া হয় না, তবে এটিই সবচেয়ে সাম্প্রতিক বছরের ডেটার সেরা পূর্বাভাস দেয়। এ জাতীয় পরামর্শের …

11 forecasting  model-selection  arima  aic 

mgcvপ্যাকেজের Rঝুলানো টেন্সর পণ্যের পারস্পরিক ক্রিয়ার জন্য দুটি ফাংশন আছে: te()এবং ti()। আমি উভয়ের মধ্যে শ্রমের মৌলিক বিভাজন বুঝতে পারি (একটি অ-রৈখিক ইন্টারঅ্যাকশন বনাম বনাম। এই ইন্টারঅ্যাকশনটিকে প্রধান প্রভাব এবং একটি মিথস্ক্রিয়াতে ডেকপোজ করে)। আমি যা বুঝতে পারি না তা হ'ল কেন te(x1, x2)এবং ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(কিছুটা) …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

সম্পূর্ণ প্রকাশ: আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই, আমিও এক হওয়ার দাবি করি না। আমি একজন স্বল্প আইটি প্রশাসক। দয়া করে আমার সাথে সৌম্য খেলুন। :) আমি আমাদের উদ্যোগের জন্য ডিস্ক স্টোরেজ ব্যবহার সংগ্রহ এবং পূর্বাভাসের জন্য দায়বদ্ধ। আমরা আমাদের স্টোরেজটি মাসিক ব্যবহার সংগ্রহ করি এবং পূর্বাভাসের জন্য একটি সহজ রোলিং বারো …

11 regression  forecasting  adjustment 

ধরুন আমার 20'000 মাসের টাইম সিরিজটি জানুয়ারি -55 থেকে ডিসেম্বর 11 পর্যন্ত ছড়িয়ে আছে। এগুলির প্রতিটি পৃথক পণ্যের জন্য বৈশ্বিক বিক্রয় ডেটা উপস্থাপন করে। যদি তাদের প্রত্যেকের জন্য পূর্বাভাস গণনা করার পরিবর্তে, আমি কেবলমাত্র "আসলেই গুরুত্বপূর্ণ" এমন সংখ্যক পণ্যগুলিতে মনোযোগ দিতে চাই? আমি মোট বার্ষিক উপার্জন দ্বারা সেই পণ্যগুলিকে র‌্যাঙ্ক …

11 time-series  forecasting  forecastability 

"স্কেল ফোরকাস্টিং এ স্কেল" (এফবিপ্রোফেট পূর্বাভাস সরঞ্জাম ) পত্রিকাটি পড়ার জন্য https://peerj.com/preprints/3190.pdf দেখুন ) আমি "স্পার্স পূর্ব" শব্দটি পেলাম। লেখকরা ব্যাখ্যা করেছেন যে তারা কিছু স্কেলার রেট থেকে রেট বিচ্যুতি a এর ভেক্টরকে মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে এ জাতীয় "স্পার্স পূর্বে" ব্যবহার করছিলেন, যা লজিস্টিক বৃদ্ধি মডেলের একটি মডেল প্যারামিটার।δδ\mathbf{\delta}টটk তারা যেমন …

11 regression  bayesian  forecasting 

আমি একবার আউটলাইজারদের সময় সিরিজের ডেটা খুঁজে পেয়ে / সনাক্ত করার পরে তাদের সংশোধন করার কোনও উপায় অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি। কিছু পদ্ধতি, যেমন আর নেনেটারের মতো, বড় / বড় বহিরাগতদের সাথে সময় সিরিজের জন্য কিছু ত্রুটি দেয়। আমি ইতিমধ্যে অনুপস্থিত মানগুলি সংশোধন করতে সক্ষম হয়েছি, তবে বহিরাগতরা এখনও আমার …

10 time-series  forecasting  outliers  winsorizing 

আমি নিম্নলিখিত সময়ের সিরিজের ডেটাগুলিকে seasonতু, প্রবণতা এবং অবশিষ্টাংশের সংমিশ্রণগুলিতে দ্রবীভূত করতে চাই। ডেটাটি একটি বাণিজ্যিক বিল্ডিং থেকে প্রতি ঘন্টা কুলিং এনার্জি প্রোফাইল: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) সুস্পষ্ট দৈনিক এবং সাপ্তাহিক মরসুমের প্রভাবগুলি তাই এর পরামর্শের ভিত্তিতে রয়েছে: একাধিক মৌসুমী উপাদানগুলির সাথে সময় সিরিজটি কীভাবে পচে যায়? , …

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats 

আমি একটি কাগজ মিলের পারফরম্যান্স সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে আরএফ রিগ্রেশনকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করছি। আমার কাছে ইনপুটগুলির জন্য (কাঠের সজ্জার হার এবং পরিমাণ ইত্যাদি ...) পাশাপাশি মেশিনের কার্য সম্পাদনের জন্য (কাগজ উত্পাদিত, মেশিন দ্বারা উত্পাদিত শক্তি) মিনিট মিনিট ডেটা রয়েছে এবং আমি 10 মিনিট পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি এগিয়ে কর্মক্ষমতা …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive