Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 6 años . Estoy trabajando en un pequeño proyecto con una...
Esta es una pregunta básica sobre los modelos MA de Box-Jenkins. Según entiendo, un modelo MA es básicamente una regresión lineal de series de tiempo los valores de YYY contra términos de error anterior et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Es decir, la observación YYY es retrocedido primero...
He leído innumerables publicaciones en este sitio que están increíblemente en contra del uso de la selección gradual de variables usando cualquier tipo de criterio, ya sea basado en valores p, AIC, BIC, etc. Entiendo por qué estos procedimientos son en general bastante pobres para la selección de...
Tengo datos mensuales de series temporales y me gustaría hacer pronósticos con detección de valores atípicos. Esta es la muestra de mi conjunto de datos: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91...
Esta es una publicación larga, así que espero que puedan tener paciencia conmigo, y corríjanme donde estoy equivocado. Mi objetivo es producir un pronóstico diario basado en 3 o 4 semanas de datos históricos. Los datos son datos de 15 minutos de la carga local de una de las líneas de un...
Al leer publicaciones en este sitio, sé que hay una función R auto.arima(en el forecast paquete ). También sé que IrishStat , un miembro de este sitio, construyó el paquete comercial autobox a principios de la década de 1980. Como estos dos paquetes existen hoy y seleccionan automáticamente los...
Tengo antecedentes moderados en el pronóstico de series de tiempo. He mirado varios libros de pronósticos y no veo las siguientes preguntas abordadas en ninguno de ellos. Tengo dos preguntas: ¿Cómo determinaría objetivamente (mediante una prueba estadística) si una serie de tiempo dada...
¿Cuáles son los requisitos de estacionariedad para usar la regresión con errores ARIMA (regresión dinámica) para la inferencia? Específicamente, tengo una no estacionario continuo variable de resultado , una variable predictor continuo no estacionario x un y una variable ficticia serie tratamiento...
Estoy tratando de entender cómo se estiman los parámetros en el modelado ARIMA / Box Jenkins (BJ). Desafortunadamente, ninguno de los libros que he encontrado describe el procedimiento de estimación como el procedimiento de estimación de probabilidad de registro en detalle. Encontré el sitio web /...
Tengo una serie de tiempo que intento pronosticar, para la cual he usado el modelo estacional ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Es diferente de lo que R sugirió con auto.arima (R calculado ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] sería un mejor ajuste, lo llamé fit1). Sin embargo, en los últimos 12 meses de...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Soy consciente del tipo de regularización LASSO, cresta y red elástica en modelos de regresión lineal. Pregunta: ¿Se puede aplicar este tipo (o similar) de estimación penalizada al modelado ARIMA (con una parte MA no vacía)? En la construcción de modelos ARIMA, parece habitual considerar un...
Estoy usando una serie temporal diaria de datos de ventas que contiene aproximadamente 2 años de puntos de datos diarios. Basado en algunos de los tutoriales / ejemplos en línea, traté de identificar la estacionalidad en los datos. Parece que hay una periodicidad / estacionalidad semanal, mensual y...
El procedimiento de selección del modelo de Box-Jenkins en el análisis de series de tiempo comienza observando las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie. Estas gráficas pueden sugerir la y q apropiadas en un modelo ARMA ( p , q ) . El procedimiento continúa solicitando...
Soy un graduado de negocios y economía que actualmente estudia para una maestría en ingeniería de datos. Mientras estudiaba la regresión lineal (LR) y luego el análisis de series de tiempo (TS), surgió una pregunta en mi mente. ¿Por qué crear un método completamente nuevo, es decir, series de...
Tengo un conjunto de datos que incluye la demanda de varios productos (1200 productos) durante 25 períodos y necesito predecir la demanda de cada producto para el próximo período. Al principio, quería usar ARIMA y entrenar un modelo para cada producto, pero debido a la cantidad de productos y el...
En el análisis de datos de panel, he utilizado modelos de varios niveles con efectos aleatorios / mixtos para tratar problemas de autocorrelación (es decir, las observaciones se agrupan dentro de los individuos a lo largo del tiempo) con otros parámetros agregados para ajustar algunas...
Me gustaría realizar un pronóstico basado en un modelo ARIMA de series de tiempo múltiples con múltiples variables exógenas. Como no soy tan hábil con respecto a las estadísticas ni a RI que quiero mantener, es lo más simple posible (el pronóstico de tendencia para 3 meses es suficiente). Tengo 1...
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...
En R (2.15.2) instalé una vez un ARIMA (3,1,3) en una serie de tiempo y una vez un ARMA (3,3) en la serie de tiempo una vez diferenciada. Los parámetros ajustados difieren, lo que atribuí al método de ajuste en ARIMA. Además, ajustar un ARIMA (3,0,3) en los mismos datos que ARMA (3,3) no dará como...