ARIMA står för autoregressiva integrerade rörliga genomsnittsmodeller. Univariate (single vector) ARIMA är en prognosteknik som projekterar framtida värden för en serie baserad helt på egen tröghet. Dess huvudsakliga tillämpning är inom området för prognoser på kort sikt som kräver minst 40 historiska datapunkter. Det fungerar bäst när dina data uppvisar ett stabilt eller konsekvent mönster över tiden med ett minimum av outliers. Ibland kallas Box-Jenkins (efter de ursprungliga författarna), är ARIMA vanligtvis överlägsen exponentiell utjämningsteknik när data är rimligt långa och korrelationen mellan tidigare observationer är stabil. Det första steget i att tillämpa ARIMA-metodiken är att kontrollera stationäriteten. Quotationalityquot innebär att serien förblir på en ganska konstant nivå över tiden. Om det finns en trend, som i de flesta ekonomiska eller affärsapplikationer, är dina data INTE stationära. Uppgifterna bör också visa en konstant varians i sina fluktuationer över tiden. Detta syns lätt med en serie som är väldigt säsongsbetonad och växer i snabbare takt. I så fall blir uppgångarna och nedgångarna i säsongsalden mer dramatiska över tiden. Utan att dessa stationära förhållanden är uppfyllda kan många av beräkningarna som hör samman med processen inte beräknas. Om en grafisk del av data indikerar icke-stationaritet, bör du citera variabeln i serien. Differentiering är ett utmärkt sätt att omvandla en icke-stationär serie till en stationär. Detta görs genom att subtrahera observationen under den aktuella perioden från föregående. Om denna omvandling görs bara en gång till en serie, säger du att uppgifterna har varit första skillnaden. Denna process eliminerar i huvudsak trenden om din serie växer med en ganska konstant takt. Om den växer i ökande takt kan du tillämpa samma procedur och skillnad data igen. Dina uppgifter skulle då vara quotsecond differencedquot. QuotAutocorrelationsquot är numeriska värden som anger hur en dataserie är relaterad till sig själv över tiden. Närmare bestämt mäter det hur starkt datavärdena vid ett visst antal perioder från varandra är korrelerade med varandra över tiden. Antalet perioder från varandra kallas vanligen kvotkvoten. Till exempel mäter en autokorrelation vid lag 1 hur värdena 1 period från varandra korreleras med varandra i serien. En autokorrelation vid lag 2 mäter hur data två perioder från varandra korreleras i hela serien. Autokorrelationer kan sträcka sig från 1 till -1. Ett värde nära 1 indikerar en hög positiv korrelation medan ett värde nära -1 innebär en hög negativ korrelation. Dessa åtgärder utvärderas oftast genom grafiska tomter som kallas quotcorrelagramsquot. Ett korrelagram plottar autokorrelationsvärdena för en given serie i olika lags. Detta kallas quotautocorrelation functionquot och är mycket viktigt i ARIMA-metoden. ARIMA-metodiken försöker beskriva rörelserna i en stationär tidsserie som en funktion av vad som kallas kvotoregressiva och rörliga averagequot-parametrar. Dessa kallas AR parametrar (autoregessiva) och MA parametrar (glidande medelvärden). En AR-modell med endast 1 parameter kan skrivas som. X (t) A (1) X (t-1) E (t) där X (t) tidsserier som undersöks A (1) den autoregressiva parametern av ordning 1 X (t-1) (T) modellens felperiod Detta betyder helt enkelt att vilket givet värde X (t) som kan förklaras med någon funktion av dess tidigare värde, X (t-1), plus något oförklarligt slumpmässigt fel, E (t). Om det uppskattade värdet på A (1) var .30, skulle nuvärdet av serien vara relaterat till 30 av dess värde 1 period sedan. Naturligtvis kan serien vara relaterad till mer än bara ett tidigare värde. Exempelvis X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Detta indikerar att serievärdet är en kombination av de två omedelbart föregående värdena, X (t-1) och X (t-2), plus något slumpmässigt fel E (t). Vår modell är nu en autoregressiv modell av ordning 2. Flytta genomsnittliga modeller: En andra typ av Box-Jenkins-modell kallas en quotmoving averagequot-modell. Även om dessa modeller ser mycket ut som AR-modellen är konceptet bakom dem ganska annorlunda. Flytta genomsnittsparametrar relaterar vad som händer i period t endast till de slumpmässiga fel som inträffade under tidigare tidsperioder, dvs E (t-1), E (t-2) osv. Snarare än till X (t-1), X T-2), (Xt-3) som i de autoregressiva tillvägagångssätten. En glidande medelmodell med en MA-term kan skrivas enligt följande. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Termen B (1) kallas en MA i ordning 1. Negativt tecken framför parametern används endast för konventionen och skrivs vanligtvis Ut automatiskt efter de flesta datorprogram. Ovanstående modell säger helt enkelt att ett givet värde av X (t) är direkt relaterat till det slumpmässiga felet i föregående period, E (t-1) och till den aktuella feltermen E (t). Som i fråga om autregressiva modeller kan de rörliga genomsnittsmodellerna utvidgas till högre orderstrukturer som täcker olika kombinationer och glidande medellängder. ARIMA-metoden möjliggör också att modeller ska byggas som innehåller både autoregressiva och rörliga genomsnittsparametrar tillsammans. Dessa modeller benämns ofta quotmixed modelsquot. Även om detta ger ett mer komplicerat prognosverktyg kan strukturen verkligen simulera serien bättre och ge en mer exakt prognos. Rena modeller innebär att strukturen bara består av AR eller MA parametrar - inte båda. Modellerna som utvecklas genom detta tillvägagångssätt kallas vanligen ARIMA-modeller eftersom de använder en kombination av autoregressiv (AR), integration (I) - hänvisar till omvänd process för differentiering för att producera prognosen och rörliga genomsnittliga (MA) - operationer. En ARIMA-modell anges vanligtvis som ARIMA (p, d, q). Detta representerar ordningen för de autoregressiva komponenterna (p), antalet differentieringsoperatörer (d) och den högsta ordningen av den glidande medelfristen. Till exempel betyder ARIMA (2,1,1) att du har en andra ordning med automatisk reglering med en första ordning som rör en genomsnittlig komponent vars serie har avvikits en gång för att inducera stationäritet. Plocka rätt specifikation: Det största problemet i klassiska Box-Jenkins försöker bestämma vilken ARIMA-specifikation som ska användas - i. e. Hur många parametrar för AR och MA som ska ingå. Detta är vad mycket av Box-Jenkings 1976 ägde åt kvittifieringsprocessen. Det berodde på grafisk och numerisk utvärdering av provautokorrelationen och partiella autokorrelationsfunktioner. 274 Visningar mitten View Uppvotes middot Inte för ReproductionAutoregressive Integrated Moving Average - ARIMA DEFINITION av Autoregressive Integrated Moving Average - ARIMA En statistisk analysmodell som använder tidsseriedata för att förutsäga framtida trender. Det är en form av regressionsanalys som syftar till att förutsäga framtida rörelser längs den till synes slumpmässiga promenad som tas av aktier och finansmarknaden genom att undersöka skillnaderna mellan värden i serien istället för att använda de faktiska datavärdena. Lags av de olika serierna kallas autoregressiva och lags inom prognostiserad data kallas glidande medelvärde. BREAKA NED Autoregressivt integrerat rörligt medelvärde - ARIMA Denna modelltyp kallas generellt ARIMA (p, d, q), med heltal som hänvisar till den autoregressiva. Integrerade och rörliga genomsnittliga delar av datasatsen. ARIMA modellering kan ta hänsyn till trender, säsongsmässighet. Cykler, fel och icke-stationära aspekter av en dataset när man gör prognoser. Bra morgon till alla, jag följer demo av quot prognos - Autoregressiv Integrerad Flytande Genomsnitts (ARIMA) citat på nästa sida: Jag har observerat i andra exempel där De använder komponenter som SplitData, TrainModel för att träna modellen. bland andra. I denna handledning finns endast två objekt: 1. Objekt CSV 2. Exekvera Script R För det här exemplet behöver du inte sätta några TrainModel på de data du tränar eller R-kod med auto. arima redan tåg Väntar på dina värdefulla svar, Nelson Gomez Venezuela . Tisdag 18 oktober 2016 02:51 Föreslagd som svar från Hai Ning Microsoft-anställd, Moderator onsdag 19 oktober 2016 21:30 Markerad som svar av neerajkhMSFT Moderator Måndag 24 oktober 2016 16:12 Onsdag 19 oktober , 2016 1:17 PM Alla svar I dokumentet är azure. microsoften-usdocumentationarticlesmachine-learning-r-csharp-arima hela koden skriven i R inom modulen Execute R Script istället för att använda de inbyggda modulerna i Azure ML. Författaren har också använt hela datasetet för träning och är intresserad av prognoser i framtiden utan att titta på utvärderingsmetoder som en illustration av hur man skapar en enkel webbtjänst med R. Det rekommenderas dock att du delar upp data i träningstest till Utvärdera din modell innan du aktiverar din kod. Redigerad av Jaya Mathew Microsoft anställd Tisdagen den 18 oktober 2016 20:37 Tisdag den 18 oktober 2016 20:26 Hej Jaya tack så mycket för ditt snabba svar. Citat rekommenderas dock att du delar upp data i träningstest för att utvärdera din modell innan du aktiverar din kod. quot Jag är ny på ML, försök att göra följande: csv --- gt split (70 30) ----- gt Här tvivlar jag på Execute R Script quotArimaquot-komponenten, vet inte hur man ansluter. Vänligen kan du styra mig Hälsningar Nelson Gomez Onsdagen den 19 oktober 2016 12:38 Föreslagd som svar från Hai Ning Microsoft-anställd, Moderator Onsdagen den 19 oktober, 2016 9:30 PM Markerad som svar av neerajkhMSFT Moderator Måndag den 24 oktober 2016 16:12 onsdag 19 oktober 2016 1:17 PM Du kan också prova anpassade moduler nu tillgängliga i galleriet för tidsserier Måndag 24 oktober, 2016 4:13 PM God kväll Jaya tack så mycket för din tid att svara. Yaja baserat på din rekommendation Jag skulle vilja fråga dig om det här är det sätt du råder mig att skilja åt data. Vad är det rätta sättet Väntar på ditt värdefulla svar, säger hejdå, Nelson Gomez Venezuela tisdag 25 oktober 2016 16:26 Båda skärmbilderna verkar rätt. Då i modulen Execute R Script, vill du helt enkelt läsa i dina trainstestdata från Split Data-modulen enligt följande: Tisdag 25 oktober 2016 17:37 Jaya god eftermiddag, tack så mycket för ditt snabba svar och din värdefulla Samarbete i undervisning. Vänligen ursäkta så många e-postmeddelanden, jag lär mig allt detta. Jag noterar att i. csv genereras endast 1 post och att datum och kontinuerliga värden separeras av semikolon () För att separera data med (SPLIT), vad är din rekommendation Exempel: .- Placera alla vertikalt som är Att säga, 10012016 2500 10022016 1500 10032016 3500 04102016 1200 05102016 2600 06102016 2700. . . . Obs! I koden genom en separat vektor data, dvs datum och värden. Men inte specificera till exempel 70 30 (tågtest) Jag hoppas att du har förstått min fråga. Väntar på ditt värdefulla svar, vi bestämde oss, Nelson Gomez tisdag den 25 oktober 2016 20:30 Jaya god eftermiddag, tack för ditt samarbete och snabb respons. Jaya följer din rekommendation. Jag skulle fråga om följande: Detta är min struktur (Exempel) Det vill säga, mina data byggs kontinuerligt när de går igenom datumen, dvs att datumen är kontinuerliga och ändras. Det finns en del i Split, där Relative Expression (som enligt Microsofts dokumentation säger att vi ska använda den, när vi vill referera till fält av typ Datum eller Tid) används gjorde jag följande test: 1. quotDatesquot lt08- 26-2016 och det fungerade. Men det finns något sätt att sätta något på följande sätt: Finn ett sätt att inte förutbestämma ett datumvärde, eftersom mina datum ändras enligt tiden. Väntar på ditt värdefulla svar, säger hejdå, Nelson Gomez Venezuela Onsdagen den 26 oktober 2016 20:09 Hej Jaya tack för ditt snabba svar och samarbete och be om ursäkt för så många e-postmeddelanden. Jaya i mina data är det möjligt att de är värden 0. Det betyder att ingenting har sålts för den dagen av den aktuella produkten. I mina data för att utvärdera är de som kontinuerliga dagar under en period av 60 dagar. För närvarande finns data med låga värden. Är det därför det säger oändligt. De värden som ska visas i MAPE, MASE, sMAPE borde vara nära 0 Jag hoppas dina svar. Måndag den 7 november 2016 15:29 Microsoft genomför en online-undersökning för att förstå din åsikt på Msdn-webbplatsen. Om du väljer att delta, kommer onlineundersökningen att presenteras för dig när du lämnar Msdn-webbplatsen. Vill du delta? Hjälp oss att förbättra MSDN. Besök vår UserVoice-sida för att skicka in och rösta på idéer Dev-centra Lärande resurserA RIMA står för autoregressiva integrerade rörliga genomsnittsmodeller. Univariate (single vector) ARIMA är en prognosteknik som projekterar framtida värden för en serie baserad helt på egen tröghet. Dess huvudsakliga tillämpning är inom området för prognoser på kort sikt som kräver minst 40 historiska datapunkter. Det fungerar bäst när dina data uppvisar ett stabilt eller konsekvent mönster över tiden med ett minimum av outliers. Ibland kallas Box-Jenkins (efter de ursprungliga författarna), är ARIMA vanligtvis överlägsen exponentiell utjämningsteknik när data är rimligt långa och korrelationen mellan tidigare observationer är stabil. Om data är korta eller mycket flyktiga, kan en viss utjämningsmetod fungera bättre. Om du inte har minst 38 datapunkter, bör du överväga någon annan metod än ARIMA. Det första steget i att tillämpa ARIMA-metodiken är att kontrollera stationäriteten. Stationäritet innebär att serien förblir på en ganska konstant nivå över tiden. Om det finns en trend, som i de flesta ekonomiska eller affärsapplikationer, är dina data INTE stationära. Uppgifterna bör också visa en konstant varians i sina fluktuationer över tiden. Detta syns lätt med en serie som är väldigt säsongsbetonad och växer i snabbare takt. I så fall blir uppgångarna och nedgångarna i säsongsalden mer dramatiska över tiden. Utan att dessa stationära förhållanden är uppfyllda kan många av beräkningarna som hör samman med processen inte beräknas. Om en grafisk del av data indikerar icke-stationaritet, bör du skilja på serien. Differentiering är ett utmärkt sätt att omvandla en icke-stationär serie till en stationär. Detta görs genom att subtrahera observationen under den aktuella perioden från föregående. Om denna omvandling görs bara en gång till en serie, säger du att uppgifterna först har skiljats. Denna process eliminerar i huvudsak trenden om din serie växer med en ganska konstant takt. Om den växer i ökande takt kan du tillämpa samma procedur och skillnad data igen. Dina uppgifter skulle då bli annorlunda. Autokorrelationer är numeriska värden som indikerar hur en dataserie är relaterad till sig själv över tiden. Närmare bestämt mäter det hur starkt datavärdena vid ett visst antal perioder från varandra är korrelerade med varandra över tiden. Antalet perioder ibland kallas vanligtvis lagret. Till exempel mäter en autokorrelation vid lag 1 hur värdena 1 period från varandra korreleras med varandra i serien. En autokorrelation vid lag 2 mäter hur data två perioder från varandra korreleras genom hela serien. Autokorrelationer kan sträcka sig från 1 till -1. Ett värde nära 1 indikerar en hög positiv korrelation medan ett värde nära -1 innebär en hög negativ korrelation. Dessa åtgärder utvärderas oftast genom grafiska tomter som kallas korrelagram. Ett korrelagram plottar autokorrelationsvärdena för en given serie i olika lags. Detta kallas autokorrelationsfunktionen och är mycket viktigt i ARIMA-metoden. ARIMA-metodiken försöker beskriva rörelserna i en stationär tidsserie som en funktion av vad som kallas autoregressiva och rörliga medelparametrar. Dessa kallas AR parametrar (autoregessiva) och MA parametrar (glidande medelvärden). En AR-modell med endast 1 parameter kan skrivas som. X (t) A (1) X (t-1) E (t) där X (t) tidsserier under utredning A (1) den autoregressiva parametern i ordning 1 X (t-1) (T) modellens felperiod Detta betyder helt enkelt att vilket givet värde X (t) som kan förklaras med någon funktion av dess tidigare värde, X (t-1), plus något oförklarligt slumpmässigt fel, E (t). Om det uppskattade värdet av A (1) var .30, skulle nuvärdet av serien vara relaterat till 30 av dess värde 1 period sedan. Naturligtvis kan serien vara relaterad till mer än bara ett tidigare värde. Exempelvis X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Detta indikerar att serievärdet är en kombination av de två omedelbart föregående värdena, X (t-1) och X (t-2), plus något slumpmässigt fel E (t). Vår modell är nu en autoregressiv modell av ordning 2. Flytta genomsnittliga modeller: En andra typ av Box-Jenkins-modell kallas en glidande genomsnittsmodell. Även om dessa modeller ser mycket ut som AR-modellen är konceptet bakom dem ganska annorlunda. Flytta genomsnittsparametrar relaterar vad som händer i period t endast till de slumpmässiga fel som inträffade under tidigare tidsperioder, dvs E (t-1), E (t-2) osv. Snarare än till X (t-1), X T-2), (Xt-3) som i de autoregressiva tillvägagångssätten. En glidande medelmodell med en MA-term kan skrivas enligt följande. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Termen B (1) kallas en MA i ordning 1. Negativt tecken framför parametern används endast för konventionen och skrivs vanligtvis Ut automatiskt efter de flesta datorprogram. Ovanstående modell säger helt enkelt att ett givet värde av X (t) är direkt relaterat till det slumpmässiga felet i föregående period, E (t-1) och till den aktuella feltermen E (t). Som i fråga om autregressiva modeller kan de rörliga genomsnittsmodellerna utvidgas till högre orderstrukturer som täcker olika kombinationer och glidande medellängder. ARIMA-metoden möjliggör också att modeller ska byggas som innehåller både autoregressiva och rörliga genomsnittsparametrar tillsammans. Dessa modeller kallas ofta blandade modeller. Även om detta ger ett mer komplicerat prognosverktyg kan strukturen verkligen simulera serien bättre och ge en mer exakt prognos. Rena modeller innebär att strukturen bara består av AR eller MA parametrar - inte båda. Modellerna som utvecklas genom detta tillvägagångssätt kallas vanligen ARIMA-modeller eftersom de använder en kombination av autoregressiv (AR), integration (I) - hänvisar till omvänd process för differentiering för att producera prognosen och rörliga genomsnittliga (MA) - operationer. En ARIMA-modell anges vanligtvis som ARIMA (p, d, q). Detta representerar ordningen för de autoregressiva komponenterna (p), antalet differentieringsoperatörer (d) och den högsta ordningen av den glidande medelfristen. Till exempel betyder ARIMA (2,1,1) att du har en andra ordning med automatisk reglering med en första ordning med rörlig medelkomponent vars serie har avvikits en gång för att inducera stationäritet. Plocka rätt specifikation: Det största problemet i klassiska Box-Jenkins försöker bestämma vilken ARIMA-specifikation som ska användas - i. e. Hur många parametrar för AR och MA som ska ingå. Det är så mycket av Box-Jenkings 1976 som ägnades åt identifieringsprocessen. Det berodde på grafisk och numerisk utvärdering av provautokorrelationen och partiella autokorrelationsfunktioner. Tja, för dina grundläggande modeller är uppgiften inte för svår. Var och en har autokorrelationsfunktioner som ser på ett visst sätt. Men när du går upp i komplexitet är mönstren inte så lätt detekterade. För att göra saker svårare representerar dina data bara ett urval av den underliggande processen. Det betyder att provtagningsfel (avvikare, mätfel etc.) kan snedvrida den teoretiska identifieringsprocessen. Det är därför som traditionell ARIMA-modellering är en konst snarare än en vetenskap.
No comments:
Post a Comment