Autoregressiven Integrierten Moving Average Beispiel

Ein RIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average Modelle Univariate Single-Vektor ARIMA ist eine Prognose-Technik, die die zukünftigen Werte einer Serie, die ganz auf ihre eigene Trägheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose, die mindestens 40 historische Datenpunkte erfordert Funktioniert am besten, wenn Ihre Daten ein stabiles oder konsistentes Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausreißern zeigen Manchmal genannt Box-Jenkins nach den ursprünglichen Autoren, ist ARIMA in der Regel überlegenen exponentiellen Glättung Techniken, wenn die Daten ist recht lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist Stabil Wenn die Daten kurz oder stark flüchtig sind, dann kann eine Glättungsmethode besser ausführen Wenn Sie nicht mindestens 38 Datenpunkte haben, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik besteht darin, die Stationarität zu überprüfen Impliziert, dass die Serie im Laufe der Zeit auf einem ziemlich konstanten Niveau bleibt Wenn ein Trend existiert, wie in den meisten ökonomischen oder geschäftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationär Die Daten sollten auch eine konstante Abweichung in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen Dies ist leicht mit einem zu sehen Serie, die stark saisonal ist und mit einer schnelleren Rate wächst In solch einem Fall werden die Höhen und Tiefen in der Saisonalität im Laufe der Zeit dramatischer werden. Ohne dass diese stationären Bedingungen erfüllt sind, können viele der Berechnungen, die mit dem Prozess verbunden sind, nicht berechnet werden Grafische Darstellung der Daten deutet auf die Nichtstationarität hin, dann solltest du die Serie unterscheiden. Differenzierung ist eine hervorragende Möglichkeit, eine nichtstationäre Serie in eine stationäre zu verwandeln. Dies geschieht durch Subtraktion der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen Wenn diese Transformation nur einmal durchgeführt wird Zu einer Reihe, sagst du, dass die Daten zuerst differenced worden sind Dieser Prozeß beseitigt im wesentlichen den Trend, wenn Ihre Reihe mit einer ziemlich konstanten Rate wächst Wenn es mit zunehmender Rate wächst, können Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten wieder unterscheiden Ihr Daten würden dann zweiter differenziert. Autokorrelationen sind numerische Werte, die angeben, wie sich eine Datenreihe im Laufe der Zeit mit sich selbst verknüpft. Genauer gesagt, es misst, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden voneinander getrennt sind. Die Anzahl der Perioden, die auseinander liegen, wird üblicherweise als Verzögerung bezeichnet Beispielsweise korrigiert eine Autokorrelation bei Verzögerung 1, wie die Werte 1 Periode voneinander in der ganzen Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzögerung 2 misst, wie die Daten zwei Perioden voneinander getrennt sind. Die Autokorrelationen können von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe bei 1 zeigt eine hohe positive Korrelation an, während ein Wert nahe bei -1 eine hohe negative Korrelation impliziert. Diese Maßnahmen werden am häufigsten durch grafische Plots ausgewertet, die Korrelagramme genannt werden. Ein Korrektogramm zeichnet die Autokorrelationswerte für eine gegebene Reihe bei verschiedenen Verzögerungen auf Autokorrelationsfunktion und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationären Zeitreihe als Funktion von sogenannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparametern zu beschreiben. Diese werden als AR-Parameter autoregessive und MA-Parameter bezeichnet, die die Mittelwerte erzeugen Modell mit nur 1 Parameter kann geschrieben werden, wie X. Zeitreihe unter Untersuchung. 1 der autoregressive Parameter der Ordnung 1.X t-1 die Zeitreihe verzögerte 1 Periode. E t der Fehlerterm des Modells. Dies bedeutet einfach Dass jeder gegebene Wert X t durch eine Funktion seines vorherigen Wertes, X t-1, plus einige unerklärliche zufällige Fehler erklärt werden kann. E t Wenn der Schätzwert von A 1 30 war, wäre der aktuelle Wert der Reihe verwandt Zu 30 von seinem Wert 1 Zeitraum Natürlich könnte die Serie mit mehr als nur einem vergangenen Wert verknüpft werden. Zum Beispiel. X t A 1 X t-1 A 2 X t-2 E t. This zeigt an, dass der aktuelle Wert von Die Reihe ist eine Kombination der beiden unmittelbar vorhergehenden Werte, X t-1 und X t-2, plus einige zufällige Fehler E t Unser Modell ist jetzt ein autoregressives Modell der Ordnung 2.Moving Average Models. A zweite Art von Box-Jenkins Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet Obwohl diese Modelle dem AR-Modell sehr ähnlich sind, ist das Konzept hinter ihnen ganz anders. Die sich bewegenden Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t nur zu den zufälligen Fehlern geschieht, die in vergangenen Zeitperioden aufgetreten sind, dh E t - 1, E t-2, usw. anstelle von X t-1, X t-2, Xt-3 wie in den autoregressiven Ansätzen Ein gleitendes Durchschnittsmodell mit einem MA-Term kann wie folgt geschrieben werden: Der Begriff B 1 heißt a MA des Auftrags 1 Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur für Konventionen verwendet und wird in der Regel automatisch von den meisten Computerprogrammen ausgedruckt. Das obige Modell sagt einfach, dass jeder gegebene Wert von X t direkt nur mit dem zufälligen Fehler in verbunden ist Die vorherige Periode, E t-1 und den aktuellen Fehlerterm, E t Wie bei autoregressiven Modellen können die gleitenden Mittelmodelle auf Strukturen höherer Ordnung ausgedehnt werden, die unterschiedliche Kombinationen abdecken und die durchschnittliche Länge verlaufen Zu bauen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Mittelparameter zusammenfassen. Diese Modelle werden oft als Mischmodelle bezeichnet. Dies macht zwar ein komplizierteres Vorhersageinstrument aus, doch kann die Struktur tatsächlich die Serie besser simulieren und eine genauere Prognose erzeugen. Pure Modelle bedeuten, dass die Struktur besteht nur aus AR - oder MA-Parametern - nicht beides. Die von diesem Ansatz entwickelten Modelle werden in der Regel als ARIMA-Modelle bezeichnet, weil sie eine Kombination aus autoregressivem AR, Integration I - in Bezug auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung zur Prognose und gleitenden Durchschnitt verwenden MA-Operationen Ein ARIMA-Modell wird üblicherweise als ARIMA p, d, q angegeben. Dies entspricht der Reihenfolge der autoregressiven Komponenten p, der Anzahl der differenzierenden Operatoren d und der höchsten Ordnung des gleitenden Durchschnittsterms. Zum Beispiel ARIMA 2,1,1 Bedeutet, dass du ein autoregressives Modell zweiter Ordnung hast, mit einer ersten gleitenden durchschnittlichen Komponente, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationarität zu induzieren. Die richtige Spezifikation. Das Hauptproblem in der klassischen Box-Jenkins versucht zu entscheiden, welche ARIMA-Spezifikation zu verwenden ist Wie viele AR - und MA-Parameter zu berücksichtigen Dies ist, was viel von Box-Jenkings 1976 dem Identifizierungsprozess gewidmet wurde. Es hing von der grafischen und numerischen Auswertung der Probe Autokorrelation und partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, für Ihre Grundmodelle die Aufgabe Ist nicht zu schwierig Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die einen bestimmten Weg aussehen. Wenn man aber in der Komplexität aufsteigt, sind die Muster nicht so leicht zu erkennen. Um die Sache schwieriger zu machen, repräsentiert Ihre Daten nur eine Stichprobe des zugrunde liegenden Prozesses Ausreißer, Messfehler, etc. können den theoretischen Identifikationsvorgang verzerren Das ist der Grund, warum traditionelle ARIMA-Modellierung eine Kunst ist, anstatt eine Wissenschaft. Einführung in ARIMA Nichtseasonale Modelle. ARIMA p, d, q Vorhersage Gleichung ARIMA Modelle sind in der Theorie die allgemeinsten Klasse von Modellen zur Vorhersage einer Zeitreihe, die durch Differenzierung, falls nötig, eventuell in Verbindung mit nichtlinearen Transformationen, wie zB Protokollierung oder Abblendung, möglich sein kann. Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle konstant sind Im Laufe der Zeit Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihren Mittelwert haben eine konstante Amplitude, und sie wackelt in einer konsistenten Weise, dh ihre kurzfristigen zufälligen Zeitmuster sehen immer gleich im statistischen Sinne aus. Die letztere Bedingung bedeutet, dass ihre Autokorrelationen Korrelationen sind Mit seinen eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert konstant über die Zeit oder äquivalent, dass sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt Eine zufällige Variable dieser Form kann wie üblich als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal, wenn man offensichtlich ist Könnte ein Muster von schneller oder langsamer mittlerer Reversion oder sinusförmiger Oszillation oder schneller Wechsel im Zeichen sein, und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als ein Filter betrachtet werden, der versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare, dh regressionsgleiche Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und / oder Verzögerungen der Prognosefehler bestehen Wert von Y eine Konstante und / oder eine gewichtete Summe aus einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es eine reine autoregressive Selbst - Regressives Modell, das ist nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells und kann mit Standard-Regressionssoftware ausgestattet werden. Zum Beispiel ist ein autoregressives AR 1-Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y hinterlässt Eine Periode LAG Y, 1 in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt Wenn einige der Prädiktoren Verzögerungen der Fehler sind, ist ein ARIMA-Modell nicht ein lineares Regressionsmodell, da es keine Möglichkeit gibt, den letzten Periodenfehler als unabhängige Variable anzugeben Fehler müssen auf einer Periodendauer berechnet werden, wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells keine linearen Funktionen der Koeffizienten sind, obwohl sie sich befinden Lineare Funktionen der vergangenen Daten So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden hill-climb geschätzt werden, anstatt nur ein System von Gleichungen zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average Lags der Stationäre Serien in der Prognose-Gleichung heißen autoregressive Begriffe, Verzögerungen der Prognosefehler werden als gleitende Durchschnittsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, soll eine integrierte Version einer stationären Serie sein. Random-Walk und Zufällige Trendmodelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein nicht-sektionales ARIMA-Modell wird als ARIMA p, d, q-Modell klassifiziert, wobei. p die Anzahl der autoregressiven Begriffe ist. d ist die Nummer Von Nichtseasonalunterschieden, die für die Stationarität erforderlich sind, und. q ist die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in der Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichnen y die d-te Differenz von Y, die bedeutet. Hinweis, dass die zweite Differenz von Y Der d 2 - Koffer ist nicht der Unterschied von 2 Perioden Vielmehr ist es der erste Unterschied der ersten Differenz, der das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, dh die lokale Beschleunigung der Serie und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y die allgemeine Prognose Gleichung ist. Hier die gleitenden durchschnittlichen Parameter s sind so definiert, dass ihre Zeichen sind negativ in der Gleichung, nach der Konvention von Box und Jenkins eingeführt Einige Autoren und Software einschließlich der R-Programmiersprache definieren sie so, dass sie Haben Pluszeichen anstatt Wenn die tatsächlichen Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Zweideutigkeit, aber es ist wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR 1, AR 2, und MA 1, MA 2 usw. Um das passende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung d, die die Serie stationieren und die Brutto-Features der Saisonalität entfernen muss, vielleicht in Verbindung mit einer Varianz-stabilisierenden Transformation wie Protokollierung Oder deflating Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell gepasst. Allerdings können die stationärisierten Serien noch autokorrelierte Fehler haben, was darauf hindeutet, dass eine Anzahl von AR-Terme p 1 und / oder Manche Zahl MA-Terme q 1 sind auch in der Prognosegleichung erforderlich. Der Vorgang der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten, deren Verbindungen oben stehen, diskutiert Von dieser Seite, aber eine Vorschau auf einige der Arten von Nicht-Seasonal ARIMA-Modelle, die häufig angetroffen werden, ist unten gegeben. ARIMA 1,0,0 Autoregressives Modell erster Ordnung, wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, vielleicht kann es als vorhergesagt werden Vielfache von seinem eigenen vorherigen Wert, plus eine Konstante Die Prognose Gleichung in diesem Fall ist. which ist Y regressed auf sich verzögert um eine Periode Dies ist ein ARIMA 1,0,0 konstante Modell Wenn der Mittelwert von Y ist Null, dann die Konstante Wenn der Steigungskoeffizient 1 positiv und kleiner als 1 in der Größenordnung ist, muss er kleiner als 1 in der Größe sein, wenn Y stationär ist, beschreibt das Modell das Mittelrückkehrverhalten, in dem der nächste Periodenwert vorhergesagt werden sollte 1 mal so weit weg von dem Mittelwert, da dieser Periodenwert Wenn 1 negativ ist, prognostiziert er das Mittelrückkehrverhalten mit dem Wechsel der Zeichen, dh es sagt auch voraus, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt . In einem autoregressiven Modell der zweiten Ordnung ARIMA 2,0,0 gibt es auch einen Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Je nach den Zeichen und Größen der Koeffizienten ist ein ARIMA 2,0,0 Modell könnte ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist. MEIMA 0,1,0 zufälliger Spaziergang Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist die einfachste Mögliches Modell für sie ist ein zufälliges Wandermodell, das als ein limitierender Fall eines AR 1 - Modells betrachtet werden kann, bei dem der autoregressive Koeffizient gleich 1 ist, dh eine Reihe mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann als geschrieben werden Wo der konstante Term die durchschnittliche Periodenänderung ist, dh die Langzeitdrift in Y Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, bei dem die erste Differenz von Y die abhängige Variable ist. Da es nur eine Nichtseasonal Unterschied und ein konstanter Begriff, wird es als ARIMA 0,1,0 Modell mit Konstante eingestuft Das random-walk-ohne - Drift-Modell wäre ein ARIMA 0,1,0 Modell ohne constant. ARIMA 1,1,0 differenced Erstklassiges autoregressives Modell Wenn die Fehler eines zufälligen Spaziergangsmodells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - dh durch Umschalten der ersten Differenz von Y auf sich selbst, die um eine Periode verzögert ist Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben, die umgeordnet werden kann. Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nichtseason-Differenzierung und einem konstanten Term - dh einem ARIMA 1,1,0 Modell. ARIMA 0,1,1 Ohne konstante, einfache exponentielle Glättung Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen zB solche, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen, das zufällige Spaziergang nicht Sowohl einen gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten ausführen als auch anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um den Lärm und mehr zu filtern Genaue Schätzung des lokalen Mittels Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden, von denen eine die sogenannte ist Fehlerkorrekturform, bei der die vorherige Prognose in Richtung des von ihr vorgenommenen Fehlers eingestellt wird. Weil e t-1 Y t-1 - t-1 per Definition ist, kann dies umgeschrieben werden, da ist ein ARIMA 0,1, 1 - ohne konstante Prognosegleichung mit 1 1 - Dies bedeutet, dass man eine einfache exponentielle Glättung anpassen kann, indem man sie als ARIMA 0,1,1 Modell ohne Konstante angibt und der geschätzte MA 1 Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in Die SES-Formel erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen 1 bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen eines ARIMA 0,1,1 - without-Konstante-Modells ist 1 1 - 1 Also, wenn 1 0 8, ist das Durchschnittsalter 5 As 1 nähert sich 1, die ARIMA 0 , 1,1 - without-konstantes Modell wird ein sehr langfristiger gleitender Durchschnitt, und als 1 nähert sich 0 wird es ein zufälliges-walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu ändern, um AR-Begriffe hinzuzufügen oder hinzuzufügen MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt, indem ein verzögerter Wert der differenzierten Reihe der Gleichung hinzugefügt wurde oder ein verzögerter Wert des Prognosefehlers hinzugefügt wurde Am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird in der Regel am besten durch Hinzufügen eines MA-Term In behandelt Geschäftliche und ökonomische Zeitreihen, negative Autokorrelation entsteht oft als Artefakt der Differenzierung Im Allgemeinen verringert sich die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen. So ist das ARIMA 0,1,1 Modell, in dem die Differenzierung begleitet wird Ein MA-Term, wird häufiger als ein ARIMA 1,1,0 Modell verwendet. ARIMA 0,1,1 mit konstanter einfacher exponentieller Glättung mit Wachstum Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell gewinnen Sie tatsächlich etwas Flexibilität Zunächst einmal, Der geschätzte MA 1 - Koeffizient darf negativ sein, dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Term in der ARIMA einzuschließen Modell, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Nicht-Null-Trend zu schätzen Das ARIMA-0,1,1-Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung. Die Prognosen von einem Periodenprognose von diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, Mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise eine schräge Linie ist, deren Steigung gleich mu ist, anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA 0,2,1 oder 0,2,2 ohne konstante lineare exponentielle Glättung Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA Modelle, die zwei Nichtseasonalunterschiede in Verbindung mit MA-Terme verwenden Der zweite Unterschied einer Serie Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der von zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - der Wechsel - die Änderung von Y in der Periode t Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich Yt-Yt-1-Yt-1-Yt-2Yt-2Y-t-1Y-t-2 Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion, die die Beschleunigung oder Krümmung in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt misst. Das ARIMA 0,2,2 Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie entspricht einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler, die umgestellt werden können, wo 1 und 2 die MA 1 - und MA 2 - Koeffizienten sind. Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell, das im Wesentlichen das gleiche wie das Holt-Modell und das Brown-Modell ist Ist ein Sonderfall Es nutzt exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die Langzeitprognosen von diesem Modell konvergieren zu einer Geraden, deren Steigung von dem durchschnittlichen Trend abhängt, der gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA 1,1,2 ohne konstant gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell ist in den begleitenden Folien auf ARIMA-Modellen illustriert Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, sondern legt es bei längeren Prognose-Horizonte, um eine Notiz einzuführen Des Konservatismus, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat Siehe den Artikel auf Warum der gedämpfte Trend von Gardner und McKenzie und der Goldene Regel Artikel von Armstrong et al für Details. Es ist in der Regel ratsam, an Modellen, in denen mindestens eine von p und Q ist nicht größer als 1, dh versuchen Sie nicht, ein Modell wie ARIMA 2,1,2 anzupassen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung und gemeinsamen Faktor-Problemen führen wird, die in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur näher erläutert werden Von ARIMA-Modellen. Spreadsheet-Implementierung ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Tabellenkalkulation implementiert Die Vorhersage-Gleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler verweist. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle durch Speichern der Daten in Spalte A, der Prognoseformel in Spalte B und der Fehlerdaten minus Prognosen in Spalte C Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorhergehenden Zeilen bezieht Spalten A und C, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in Zellen anderswo auf der Spreadsheet gespeichert sind. Guten Morgen an alle, ich folge der Demo von Forecasting - Autoregressive Integrated Moving Average ARIMA auf der nächsten Seite. Ich habe in anderen Beispielen beobachtet Wo sie Komponenten wie SplitData, TrainModel verwenden, um das Modell unter anderem zu trainieren In diesem Tutorial sind nur zwei Objekte.1 Objekt CSV 2 Skript ausführen R. Für dieses Beispiel brauchst du nicht, irgendwelche TrainModel auf die Daten zu schreiben, die du trainierst oder R-Code mit Bereits Züge. Waiting für Ihre wertvollen Antworten. Nelson Gomez Venezuela. Dienstag, 18. Oktober 2016 2 51 PM. Proposed als Antwort von Hai Ning Microsoft Mitarbeiter, Moderator Mittwoch, 19. Oktober 2016 9 30 PM. Marked als Antwort von neerajkhMSFT Moderator Montag , 24. Oktober 2016 4 12 PM. Wednesday, 19. Oktober 2016 1 17 PM. All Antworten. In dem Dokument wird der gesamte Code in R innerhalb des Execute R Script-Modul geschrieben, anstatt die eingebauten Module in Azure ML zu verwenden, Der Autor hat den gesamten Datensatz für die Ausbildung verwendet und ist daran interessiert, in die Zukunft zu prognostizieren, ohne in Bewertungs-Metriken als Beispiel für die Schaffung eines einfachen Web-Service mit R Es wird jedoch empfohlen, dass Sie die Daten in Trainingstest, um Ihre zu bewerten Modell, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Edited von Jaya Mathew Microsoft Mitarbeiter Dienstag, 18. Oktober 2016 8 37 PM. Tags, 18. Oktober 2016 8 26 PM. Hello Jaya Vielen Dank für Ihre prompte Antwort. Es wird jedoch empfohlen, dass Sie Teilen Sie die Daten in den Trainingstest, um Ihr Modell zu bewerten, bevor Sie Ihren Code operationalisieren. Ich bin neu in ML, versuche, die folgenden. csv --- Split 70 30 ----- Hier habe ich Zweifel mit Execute R Script Arima Komponente . Ich weiß nicht, wie zu verbinden. Bitte können Sie mich führen. Regards Nelson Gomez. Wednesday, 19. Oktober 2016 12 38 AM. Proposed als Antwort von Hai Ning Microsoft Mitarbeiter, Moderator Mittwoch, 19. Oktober 2016 9 30 PM. Marked als Antwort Von neerajkhMSFT Moderator Montag, 24. Oktober 2016 4 12 PM. Wednesday, 19. Oktober 2016 1 17 PM. Also können Sie versuchen, benutzerdefinierte Module jetzt in der Galerie für Zeitreihen verfügbar. Montag, 24. Oktober 2016 4 13 PM. Good Nachmittag Jaya Vielen Dank für Ihre Zeit zu beantworten. Yaja basierend auf Ihrer Empfehlung Ich möchte Sie fragen, ob dies ist die Art und Weise Sie raten mir, die Daten zu trennen. Was ist der richtige Weg.1 beigefügt oder. Waiting für Ihre wertvolle Antwort , Verabschiedet sich, Nelson Gomez Venezuela. Dienstag, 25. Oktober 2016 4 26 PM. Both die Screenshots scheinen richtig Dann im Execute R Script Modul, möchten Sie einfach in Ihrem Zug Test Daten aus dem Split Data Modul wie folgt lesen. Dienstag, 25. Oktober 2016 5 37 PM. Jaya guten Nachmittag, vielen Dank für Ihre prompte Antwort und Ihre wertvolle Zusammenarbeit im Unterricht Bitte entschuldigen Sie so viele E-Mails, ich lerne all das. Ich stelle fest, dass in dem nur 1 Datensatz generiert wird Und dass die Daten und die kontinuierlichen Werte durch Semikolons getrennt sind. Um die Daten mit dem SPLIT zu trennen, was wäre Ihre Empfehlung. Example - Platzieren Sie alle vertikal, das heißt.10 01 2016 2500 10 02 2016 1500 10 03 2016 3500 04 10 2016 1200 05 10 2016 2600 06 10 2016 2700 Hinweis Im Code durch eine separate Vektordaten, dh Daten und Werte, aber nicht spezifizieren, zum Beispiel 70 30 Zug Test Ich hoffe, Sie haben meine Frage verstanden. Waiting für Ihre wertvolle Antwort, Wir hofften, Nelson Gomez. Tuesday, 25. Oktober 2016 8 30 PM. Jaya guten Nachmittag, danke für Ihre Mitarbeit und prompt Antwort. Jaya bin nach Ihrer Empfehlung Ich würde nach dem folgenden fragen Dies ist meine Struktur Beispiel. That ist mein Daten werden kontinuierlich gebaut, wenn sie durch die Daten gehen, dh, dass die Daten kontinuierlich und verändert sind. Es gibt einen Teil in Split, wo Relative Expression, die nach Microsoft Dokumentation sagt, dass wir es nutzen sollten, wann wir uns beziehen möchten Felder des Typs Datum oder Zeit verwendet wird. Ich habe den folgenden Test 1 Termine 08-26-2016 und es funktionierte aber es gibt einen Weg, um etwas wie this. Is, finden Sie einen Weg, um nicht vorbestimmen einen Datumswert, da meine Termine Ändern Sie nach der Zeit. Waiting für Ihre wertvolle Antwort, verabschiedet sich, Nelson Gomez Venezuela. Wednesday, 26. Oktober 2016 8 09 PM. Hello Jaya danke für Ihre prompte Antwort und Zusammenarbeit und entschuldigen für so viele emails. Jaya in meine Daten Es ist möglich, dass sie Werte sind 0 Es bedeutet, dass nichts für diesen Tag verkauft worden ist, von dem Produkt in Frage. In meiner Daten zu bewerten, sind sie so kontinuierliche Tage in einem Zeitraum von 60 Tagen Derzeit gibt es Daten mit niedrigen Werten. Ist das, warum es unendlich sagt Die Werte, die in MAPE, MASE, sMAPE angezeigt werden sollten in der Nähe von 0.Ich hoffe, Ihre Antworten. Montag, November 07, 2016 3 29 PM. Microsoft führt eine Online-Umfrage, um Ihre Meinung über die zu verstehen Msdn-Website Wenn Sie sich für die Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Online-Umfrage vorgestellt, wenn Sie die Msdn-Website verlassen. Wollen Sie gerne teilnehmen. Halten Sie uns zu verbessern MSDN. Visit unsere UserVoice Seite zu unterwerfen und abstimmen auf Ideen. Dev Zentren. Lernmittel.