প্রশ্ন ট্যাগ «forecasting»

আমি পরীক্ষা চালিত উন্নয়ন করি এবং করি। আমি আমার কোড পরিবর্তন করার পরে আমি আমার পরীক্ষাগুলি চালাচ্ছি। কখনও তারা সফল হয় এবং কখনও কখনও তারা ব্যর্থ হয়। আমি পরীক্ষা চালানোর আগে আমার বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য 0.01 থেকে 0.99 পর্যন্ত একটি সংখ্যা লিখে রাখি যে পরীক্ষাটি সফল হবে। আমি জানতে চাই যে …

10 forecasting  decision-theory  calibration  scoring-rules 

একটি এআরএমএ মডেলকে রাজ্য-স্থান-মডেল হিসাবে প্রকাশ করার এবং কলম্যান ফিল্টার ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার কী কী সুবিধা রয়েছে? এই পদ্ধতিটি উদাহরণস্বরূপ পাইথন-স্ট্যাটাস মডেলগুলির সারিম্যাক্স প্রয়োগে ব্যবহৃত হয়: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

10 forecasting  arma  kalman-filter  state-space-models  statsmodels 

গুরুত্বপূর্ণ বিষয় পূর্বাভাস মুখোমুখি হচ্ছে এক প্রদত্ত সিরিজের যদি পারেন বা পূর্বাভাস করা না? আমি পিটার ক্যাট দ্বারা " একটি পূর্বোক্তির প্রিনোরি সূচক হিসাবে এন্ট্রপি " শিরোনামে একটি নিবন্ধে হোঁচট খেয়েছি , যা নির্দিষ্ট সময়ের সিরিজ নির্ধারণের জন্য আপেক্ষিক পরিমাপ হিসাবে আনুমানিক এনট্রপি (অ্যাপেন) ব্যবহার করে fore নিবন্ধটি বলে, "ছোট …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

সময় সিরিজের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার বিষয়ে কিছুটা শুনেছি। আমি কীভাবে তুলনা করতে পারি, আমার টাইম-সিরিজ (দৈনিক খুচরা ডেটা) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কোন পদ্ধতিটি আরও ভাল: অটো.রিমা (এক্স), এটস (এক্স) বা নেটনেটার (এক্স)। আমি অটো.আরিয়ামার সাথে এআইসি বা বিআইসির মাধ্যমে ইটের সাথে তুলনা করতে পারি। তবে …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

আমি সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশনগুলির সময় সিরিজের পূর্বাভাস সম্পর্কে কিছু গবেষণা করছি। আমরা aতিহাসিকভাবে পর্যবেক্ষণ (সাধারণত, আনুমানিক) পিডিএফ প্রদত্ত একটি পিডিএফ পূর্বাভাসের লক্ষ্য রাখছি। পূর্বাভাসের পদ্ধতিটি আমরা বিকাশ করছি সিমুলেশন স্টাডিতে বেশ ভাল অভিনয় করে। তবে, আমাদের পদ্ধতিটি আরও চিত্রিত করতে আমার বাস্তব প্রয়োগসমূহের একটি সংখ্যাসূচক উদাহরণ প্রয়োজন। সুতরাং, অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে (অর্থ, …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

আমি একটি ডেটা সেট নিয়ে কাজ করছি। কিছু মডেল সনাক্তকরণ কৌশল ব্যবহার করার পরে, আমি একটি আরিমা (0,2,1) মডেল নিয়ে এসেছি। আমি আমার মূল ডেটা সেটটির 48 তম পর্যবেক্ষণে একটি উদ্ভাবনী আউটলেটর (আইও) সনাক্ত করতে detectIOপ্যাকেজে প্যাকেজে ফাংশনটি ব্যবহার করেছি।TSA আমি কীভাবে এই আউটলেটটিকে আমার মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত করব যাতে আমি …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে যেখানে অনুপ্রেরণামূলক অন্তর্দৃষ্টি বলেছে যে আমার একটি সাপ্তাহিক seasonতু আশা করা উচিত (যেমন, শনিবার এবং রবিবারের আচরণটি সপ্তাহের বাকি অংশের চেয়ে আলাদা)। এই ভিত্তিটি কি সত্য হওয়া উচিত, একটি স্বতঃসংশ্লিষ্ট গ্রাফটি কি আমাকে 7 এর বহুগুণে ফেটে দেয় না? এখানে ডেটার একটি নমুনা দেওয়া হয়েছে: data …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

আমি ভেন্ডিং মেশিনে পণ্য বিক্রির পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি। সমস্যাটি হ'ল মেশিনটি অনিয়মিত বিরতিতে ভরাট হয় এবং প্রতিটি ভরাতে আমরা কেবলমাত্র মেশিনের শেষ ভরাট (অর্থাত্ আমাদের প্রতিদিনের বিক্রয় ডেটা নেই) থেকে সমষ্টিগত বিক্রয় রেকর্ড করতে পারি। সুতরাং মূলত আমাদের কাছে অনিয়মিত বিরতিতে একীভূত বিক্রয়ের জন্য ডেটা রয়েছে। ব্যবধানগুলি সাধারণত 2 …

10 time-series  forecasting 

একটি অনুমিত সরল তবে আকর্ষণীয় সমস্যার কথা চিন্তা করে, আমি আমার পূর্ববর্তী ক্রয়ের পুরো ইতিহাসের দিক দিয়ে অদূর ভবিষ্যতে প্রয়োজনীয় উপাস্যর পূর্বাভাসের জন্য কিছু কোড লিখতে চাই। আমি নিশ্চিত যে এই ধরণের সমস্যার আরও কিছু জেনেরিক এবং ভাল স্টাডি সংজ্ঞা রয়েছে (কেউ পরামর্শ দিয়েছেন এটি ইআরপি সিস্টেমগুলির মতো কিছু ধারণার …

10 time-series  machine-learning  forecasting 

আমি স্বল্পমেয়াদী লোড পূর্বাভাস এবং সঠিকতা উন্নতির জন্য জলবায়ু / আবহাওয়ার ডেটা ব্যবহারের জন্য কয়েক মাস ধরে কাজ করছি। আমার একটি কম্পিউটার বিজ্ঞানের পটভূমি রয়েছে এবং এই কারণে আমি আরিমা মডেলগুলির মতো পরিসংখ্যান সরঞ্জামগুলির সাথে কাজ করে বড় ভুল এবং অন্যায় তুলনা না করার চেষ্টা করছি। আমি কয়েকটি বিষয়ে আপনার …

10 time-series  forecasting  arima 

আমি গড় স্কোয়ারড প্রেডিকশন ত্রুটিটি হ্রাস করে একটি টাইম-সিরিজ ডেটা সেট করে এমন টাইম-সিরিজ ডেটার পূর্বাভাসিত এবং ব্যাককাস্টেড (অর্থাত্ পূর্বাভাসিত অতীত মানগুলি) একত্রিত করতে চাই। বলুন যে ২০০২-২০১০ এর সময়কালের জন্য আমার ২০০ series-২০১০ সময়কাল রয়েছে । আমি ২০০১-২০০7 ডেটা (লাল রেখাকে - এটি ) ব্যবহার করে ২০০ fore এর …

10 r  time-series  forecasting  data-imputation 

এই প্রশ্নটি খুব বিস্তৃত মনে হতে পারে তবে আমি যা খুঁজছি তা এখানে। আমি জানি একনোমেট্রিক পদ্ধতি সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত বই এবং ইকোনোমেট্রিক কৌশল সম্পর্কে অনেক দুর্দান্ত এক্সপোজিটরি নিবন্ধ রয়েছে। এই ক্রসভিলেটেড প্রশ্নে বর্ণিত একনোমেট্রিক্সের এমনকি দুর্দান্ত পুনরুত্পাদনযোগ্য উদাহরণও রয়েছে । আসলে এই প্রশ্নের উদাহরণগুলি আমি যা খুঁজছি তার খুব …

10 r  machine-learning  forecasting  data-mining  econometrics 

আমার কাছ থেকে টাইম সিরিজ সম্পর্কে আরও একটি প্রশ্ন। আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যা মানসিক রোগের হাসপাতালে তিন বছরেরও বেশি সময় ধরে হিংসাত্মক ঘটনাগুলির নথিভুক্ত করে। আমার আগের প্রশ্নটির সাহায্যে আমি এটির সাথে ফেটে যাচ্ছি এবং এটি সম্পর্কে এখন কিছুটা খুশি। আমার কাছে এখন জিনিসটি হ'ল দৈনিক সিরিজটি খুব …

10 time-series  forecasting 

আমি যে সমস্যাটি নিয়ে কাজ করছি তা হ'ল সময় সিরিজের মানগুলির পূর্বাভাস। আমি এক সময় এক সময় সিরিজ দেখছি এবং উদাহরণস্বরূপ ইনপুট ডেটার 15% এর উপর ভিত্তি করে, আমি এর ভবিষ্যতের মানগুলি পূর্বাভাস দিতে চাই। এখন পর্যন্ত আমি দুটি মডেল জুড়ে এসেছি: LSTM (দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি; পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির একটি …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm