Preguntas etiquetadas con exponential-smoothing

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Estoy trabajando en un alogoritmo en R para automatizar un cálculo de pronóstico mensual. Estoy usando, entre otros, la función ets () del paquete de pronóstico para calcular el pronóstico. Está funcionando muy bien. Desafortunadamente, para algunas series de tiempo específicas, el resultado que obtengo es extraño. A continuación, encuentre …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Necesito automatizar el pronóstico de series temporales, y no sé de antemano las características de esas series (estacionalidad, tendencia, ruido, etc.). Mi objetivo no es obtener el mejor modelo posible para cada serie, sino evitar modelos bastante malos. En otras palabras, obtener pequeños errores cada vez no es un problema, …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

Recientemente he estado actualizando mis conocimientos de pronóstico mientras trabajaba en algunos pronósticos mensuales en el trabajo y leía el libro de Rob Hyndman, pero el único lugar en el que estoy luchando es cuándo usar un modelo de suavizado exponencial frente a un modelo ARIMA. ¿Existe una regla general …

12 forecasting  arima  exponential-smoothing 

Mi pregunta es sobre la diferencia conceptual entre Holt-Winters y ARIMA. Por lo que yo entiendo, Holt-Winters es un caso especial de ARIMA. Pero, ¿cuándo se prefiere un algoritmo sobre el otro? ¿Quizás Holt-Winters es incremental y, por lo tanto, sirve como un algoritmo en línea (más rápido)? Espero tener …

11 time-series  arima  exponential-smoothing 

Escribí una función simple en Python para calcular la media ponderada exponencialmente: def test(): x = [1,2,3,4,5] alpha = 0.98 s_old = x[0] for i in range(1, len(x)): s = alpha * x[i] + (1- alpha) * s_old s_old = s return s Sin embargo, ¿cómo puedo calcular la SD …

10 standard-deviation  python  exponential-smoothing 

He escuchado un poco sobre el uso de redes neuronales para pronosticar series temporales. ¿Cómo puedo comparar qué método para pronosticar mi serie temporal (datos minoristas diarios) es mejor: auto.arima (x), ets (x) o nnetar (x). Puedo comparar auto.arima con ets por AIC o BIC. ¿Pero cómo puedo compararlos con …

10 r  neural-networks  forecasting  arima  exponential-smoothing 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

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