Preguntas etiquetadas con forecasting

Hice esta pregunta en el sitio matemathics stackexchange y me recomendó preguntar aquí. Estoy trabajando en un proyecto de hobby y necesitaría ayuda con el siguiente problema. Un poco de contexto Digamos que hay una colección de artículos con una descripción de características y un precio. Imagine una lista de …

15 regression  forecasting  econometrics 

Contexto: Tengo un grupo de sitios web donde registro la cantidad de visitas diarias: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 = …

15 time-series  forecasting 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Actualmente estoy siguiendo un programa maestro centrado en estadísticas / econometría. En …

14 machine-learning  forecasting  predictive-models  prediction  out-of-sample 

No parece haber una forma estándar de tratar los datos faltantes en el contexto de la familia de modelos de suavizado exponencial. En particular, la implementación de R llamada ets en el paquete de pronóstico parece tomar la subsecuencia más larga sin datos faltantes, y el libro "Pronóstico con suavizado …

14 time-series  forecasting  missing-data 

A menudo necesito pronosticar para períodos futuros en series mensuales de datos. Las fórmulas están disponibles para calcular el intervalo de confianza en alfa para el próximo período en la serie de tiempo, pero esto nunca incluye cómo tratar el segundo período, el tercero, etc. Me imagino visualmente que si …

14 confidence-interval  forecasting 

Estoy trabajando en un pequeño proyecto en el que intentamos predecir los precios de los productos básicos (petróleo, aluminio, estaño, etc.) para los próximos 6 meses. Tengo 12 variables para predecir y tengo datos de abril de 2008 a mayo de 2013. ¿Cómo debo ir sobre predicción? He hecho lo …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

He estado tratando de aprender y aplicar los modelos ARIMA. He estado leyendo un excelente texto sobre ARIMA de Pankratz - Pronósticos con caja univariante - Modelos Jenkins: conceptos y casos . En el texto, el autor enfatiza especialmente el principio de parsimonia en la elección de los modelos ARIMA. …

13 time-series  forecasting  arima  aic  automatic-algorithms 

Tengo un modelo de pronóstico para una serie temporal y quiero calcular su error de predicción fuera de la muestra. Por el momento, la estrategia que estoy siguiendo es la sugerida en el blog de Rob Hyndman (cerca de la parte inferior de la página) que es así (suponiendo una …

13 time-series  forecasting 

Los datos: he trabajado recientemente en el análisis de las propiedades estocásticas de un campo espacio-temporal de errores de pronóstico de producción de energía eólica. Formalmente, se puede decir que es un proceso indexados dos veces en el tiempo (con y ) y una vez en el espacio ( ) …

13 forecasting  data-mining  stochastic-processes  spatial  spatio-temporal 

Esta es una pregunta un poco frívola, pero tengo un gran interés en la respuesta. Trabajo en un hospital psiquiátrico y tengo datos de tres años, recopilados todos los días en cada sala sobre el nivel de violencia en esa sala. Claramente, el modelo que se ajusta a estos datos …

13 time-series  forecasting 

Estoy haciendo algunos pronósticos en R usando el paquete de pronósticos de Rob Hyndman . El papel que pertenece al paquete se puede encontrar aquí . En el documento, después de explicar los algoritmos de pronóstico automático, los autores implementan los algoritmos en el mismo conjunto de datos. Sin embargo, …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

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 

Tengo una serie diaria bastante predecible con estacionalidad semanal. Puedo hacer predicciones que parecen ser bastante precisas (confirmadas por validación cruzada) cuando no hay vacaciones. Sin embargo, cuando hay vacaciones, tengo los siguientes problemas: En mi pronóstico obtengo números distintos de cero para las vacaciones, a pesar de que todas …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

¿Existe una diferencia explícita entre los pronósticos dentro de la muestra y los pronósticos seudo fuera de la muestra ? Ambos se entienden en el contexto de evaluar y comparar modelos de pronóstico.

12 forecasting  model-comparison  out-of-sample  in-sample 

Tengo una serie temporal binaria con 1 cuando el automóvil no se mueve y 0 cuando el automóvil se mueve. Quiero hacer un pronóstico para un horizonte temporal de hasta 36 horas por adelantado y para cada hora. Mi primer enfoque fue utilizar un Bayes Naive usando las siguientes entradas: …

12 r  time-series  forecasting  binary-data