คำถามติดแท็ก multiple-seasonalities

ฉันใช้ R (3.1.1) และโมเดล ARIMA สำหรับการคาดการณ์ ฉันต้องการที่จะรู้ว่าสิ่งที่ควรเป็นพารามิเตอร์ "ความถี่" ซึ่งได้รับมอบหมายในts()ฟังก์ชั่นถ้าฉันใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาซึ่งเป็น: คั่นด้วยนาทีและกระจายไปทั่ว 180 วัน (1440 นาที / วัน) คั่นด้วยวินาทีและกระจายไปทั่ว 180 วัน (86,400 วินาที / วัน) ถ้าฉันจำคำจำกัดความได้ถูกต้อง "ความถี่" ใน ts ใน R คือจำนวนการสังเกตต่อ "ซีซัน" คำถามตอนที่ 1: "ฤดูกาล" ในกรณีของฉันคืออะไร หากฤดูกาลคือ "วัน" ดังนั้น "ความถี่" เป็นนาที = 1440 และ 86,400 เป็นวินาทีหรือไม่ คำถามที่ 2: "ความถี่" อาจขึ้นอยู่กับสิ่งที่ฉันพยายามบรรลุ / …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

ฉันกำลังพยายามทำการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและยังใหม่กับฟิลด์นี้ ฉันมีการนับเหตุการณ์ทุกวันตั้งแต่ปี 2549-2552 และฉันต้องการให้พอดีกับแบบจำลองอนุกรมเวลา นี่คือความก้าวหน้าที่ฉันได้ทำ: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) พล็อตผลที่ฉันได้รับคือ: เพื่อตรวจสอบว่ามีฤดูกาลและแนวโน้มในข้อมูลหรือไม่ฉันทำตามขั้นตอนที่กล่าวถึงในโพสต์นี้: ets(x) fit <- tbats(x) seasonal <- !is.null(fit$seasonal) seasonal และในบล็อกของ Rob J Hyndman : library(fma) fit1 <- ets(x) fit2 <- ets(x,model="ANN") deviance <- 2*c(logLik(fit1) - logLik(fit2)) df <- attributes(logLik(fit1))$df - attributes(logLik(fit2))$df #P value 1-pchisq(deviance,df) ทั้งสองกรณีระบุว่าไม่มีฤดูกาล เมื่อฉันพล็อต ACF & PACF ของซีรีส์นี่คือสิ่งที่ฉันได้รับ: …

24 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

ฉันมีอนุกรมเวลาที่มีส่วนประกอบตามฤดูกาลสองเท่าและฉันต้องการแยกส่วนประกอบออกเป็นส่วนประกอบอนุกรมเวลาดังต่อไปนี้ (แนวโน้มองค์ประกอบตามฤดูกาล 1 องค์ประกอบตามฤดูกาล 2 และองค์ประกอบผิดปกติ) เท่าที่ฉันทราบขั้นตอน STL สำหรับการแยกย่อยซีรีย์ใน R อนุญาตเพียงหนึ่งองค์ประกอบตามฤดูกาลดังนั้นฉันจึงลองย่อยสลายซีรีส์สองครั้ง ขั้นแรกโดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลแรกโดยใช้รหัสต่อไปนี้: ser = ts(data, freq=48) dec_1 = stl(ser, s.window="per") จากนั้นฉันแยกส่วนประกอบที่ผิดปกติของซีรี่ส์ที่ย่อยสลาย ( dec_1) โดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลที่สองเช่น: ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336) dec_2 = stl(ser2, s.window="per") ฉันไม่มั่นใจกับวิธีนี้มากนัก และฉันอยากรู้ว่ามีวิธีอื่นใดในการย่อยสลายซีรีส์ที่มีหลายฤดูกาล นอกจากนี้ฉันได้สังเกตเห็นว่าtbats()ฟังก์ชั่นในแพ็คเกจการคาดการณ์ R ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับซีรี่ส์ที่มีหลายฤดูกาลได้ แต่ก็ไม่ได้บอกว่าจะสลายซีรีย์ด้วย

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

ฉันใช้ชุดข้อมูลการขายรายวันที่มีจุดข้อมูลรายวันประมาณ 2 ปี จากบทเรียนออนไลน์ / ตัวอย่างบางส่วนฉันพยายามระบุฤดูกาลในข้อมูล ดูเหมือนว่ามีรายสัปดาห์รายเดือนและอาจเป็นระยะ / ปีตามฤดูกาล ตัวอย่างเช่นมีวันจ่ายเงินโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวันที่ 1 ของเดือนที่มีผลในสองสามวันในช่วงสัปดาห์ นอกจากนี้ยังมีเอฟเฟกต์วันหยุดบางอย่างซึ่งสามารถระบุได้อย่างชัดเจนโดยสังเกตจากการสังเกต เมื่อติดตั้งกับข้อสังเกตเหล่านี้ฉันได้ลองทำสิ่งต่อไปนี้: ARIMA (พร้อมArimaและauto.arimaจากแพคเกจ R- คาดการณ์) โดยใช้ regressor (และค่าเริ่มต้นอื่น ๆ ที่จำเป็นในการทำงาน) regressor ที่ฉันสร้างนั้นเป็นเมทริกซ์ที่มีค่า 0/1: ตัวแปร 11 เดือน (n-1) 12 ตัวแปรวันหยุด ไม่สามารถหาส่วนของวันจ่ายเงินได้ ... เนื่องจากมันมีผลกระทบที่ซับซ้อนกว่าที่ฉันคิดเล็กน้อย เอฟเฟกต์ payday ทำงานแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับวันทำงานของวันที่ 1 ของเดือน ฉันใช้ 7 (เช่นความถี่รายสัปดาห์) เพื่อทำโมเดลอนุกรมเวลา ฉันลองทดสอบ - คาดการณ์ครั้งละ 7 วัน ผลลัพธ์มีความสมเหตุสมผล: …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

การแก้ไขที่สำคัญ: ฉันต้องการจะพูดขอบคุณมากสำหรับเดฟและนิคจนถึงตอนนี้สำหรับคำตอบของพวกเขา ข่าวดีก็คือฉันได้วนไปทำงาน (หลักการยืมมาจากโพสต์ของศ. Hydnman ในการพยากรณ์ชุด) ในการรวมการสืบค้นที่คงค้าง: a) ฉันจะเพิ่มจำนวนการทำซ้ำสูงสุดสำหรับ auto.arima ได้อย่างไร - ดูเหมือนว่ามีตัวแปรภายนอกจำนวนมาก auto.arima กำลังกดปุ่มการทำซ้ำสูงสุดก่อนที่จะมาบรรจบกับรุ่นสุดท้าย โปรดแก้ไขฉันหากฉันเข้าใจผิด b) หนึ่งคำตอบจาก Nick เน้นว่าการคาดคะเนของฉันสำหรับช่วงเวลารายชั่วโมงนั้นมาจากช่วงเวลารายชั่วโมงเท่านั้นและไม่ได้รับอิทธิพลจากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ในวันนั้น สัญชาตญาณของฉันจากการจัดการกับข้อมูลนี้บอกฉันว่าสิ่งนี้ไม่ควรทำให้เกิดปัญหาสำคัญ แต่ฉันเปิดรับข้อเสนอแนะเกี่ยวกับวิธีจัดการกับสิ่งนี้ c) เดฟชี้ให้เห็นว่าฉันต้องการวิธีการที่ซับซ้อนกว่านี้ในการระบุเวลารอคอย / เวลาล่าช้าโดยรอบตัวแปรตัวทำนายของฉัน ใครบ้างมีประสบการณ์กับวิธีการเขียนโปรแกรมนี้ใน R? ฉันคาดหวังว่าจะมีข้อ จำกัด แต่ฉันต้องการใช้โครงการนี้ให้ไกลที่สุดเท่าที่จะทำได้และฉันไม่สงสัยเลยว่าสิ่งนี้จะต้องใช้กับผู้อื่นที่นี่เช่นกัน d) แบบสอบถามใหม่ แต่เกี่ยวข้องกับงานที่ทำโดยอัตโนมัติ - auto.arima พิจารณาผู้จดทะเบียนเมื่อเลือกคำสั่งซื้อหรือไม่ ฉันพยายามที่จะคาดการณ์การเข้าชมร้านค้า ฉันต้องการความสามารถในการบัญชีสำหรับวันหยุดที่เคลื่อนไหวปีอธิกสุรทินและกิจกรรมประปราย บนพื้นฐานนี้ฉันรวบรวมว่า ARIMAX เป็นทางออกที่ดีที่สุดของฉันโดยใช้ตัวแปรภายนอกเพื่อลองและจำลองแบบฤดูกาลตามฤดูกาลรวมถึงปัจจัยต่างๆดังกล่าวข้างต้น ข้อมูลจะถูกบันทึกตลอด 24 ชั่วโมงทุก ๆ ชั่วโมง นี่เป็นการพิสูจน์ว่าเป็นปัญหาเนื่องจากจำนวนศูนย์ในข้อมูลของฉันโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของวันที่เห็นปริมาณการเข้าชมต่ำมากบางครั้งก็ไม่มีเลยเมื่อเปิดร้าน นอกจากนี้เวลาเปิดทำการค่อนข้างไม่แน่นอน นอกจากนี้เวลาในการคำนวณยังมีขนาดใหญ่มากเมื่อทำการคาดการณ์ว่าเป็นอนุกรมเวลาที่สมบูรณ์หนึ่งชุดที่มีข้อมูลย้อนหลัง …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

ฉันได้รับข้อมูลความต้องการรายครึ่งชั่วโมงซึ่งเป็นช่วงเวลาตามฤดูกาล ฉันใช้tbatsในforecastแพ็คเกจใน R และได้ผลลัพธ์ดังนี้: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) หมายความว่าชุดข้อมูลไม่จำเป็นต้องใช้การแปลง Box-Cox หรือไม่และมีข้อผิดพลาดคือ ARMA (5, 4) และคำ 6, 6 และ 5 ใช้เพื่ออธิบายฤดูกาล พารามิเตอร์ที่ทำให้ชื้นคือ 0.8383 หมายความว่ามันคือการแปลงด้วยหรือไม่ ต่อไปนี้เป็นพล็อตการสลายตัวของรุ่น: ฉันสงสัยว่าจะทำอย่างไรlevelและslopeบอกเกี่ยวกับตัวแบบ 'ความชัน' บอกแนวโน้ม แต่จะเป็นlevelอย่างไร วิธีการรับพล็อตที่ชัดเจนสำหรับsession 1และsession 2ซึ่งเป็นฤดูกาลรายวันและรายสัปดาห์ตามลำดับ ฉันยังต้องรู้วิธีการวินิจฉัยแบบจำลองtbatsเพื่อประเมินโมเดลยกเว้นค่า RMSE วิธีปกติคือการตรวจสอบว่าข้อผิดพลาดเป็นสัญญาณรบกวนสีขาว แต่ที่นี่ข้อผิดพลาดควรจะเป็นซีรีส์ ARMA ฉันพล็อตข้อผิดพลาด 'acf' และ 'pacf' และฉันไม่คิดว่ามันจะดูเหมือน ARMA (5,4) หมายความว่าแบบจำลองของฉันไม่ดีหรือไม่? acf(resid(model1),lag.max = 1000) pacf(resid(model1),lag.max=1000) …

11 r  time-series  diagnostic  multiple-seasonalities  tbats 

ฉันต้องการที่จะแยกข้อมูลอนุกรมเวลาต่อไปนี้ออกเป็นฤดูกาลแนวโน้มและส่วนประกอบที่เหลือ ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลการระบายความร้อนพลังงานทุกชั่วโมงจากอาคารพาณิชย์: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18), freq=8765.81) plot(TotalCoolingForDecompose.ts) มีผลกระทบตามฤดูกาลรายวันและรายสัปดาห์ที่ชัดเจนดังนั้นจึงขึ้นอยู่กับคำแนะนำจาก: วิธีการสลายอนุกรมเวลาที่มีองค์ประกอบตามฤดูกาลหลายรายการ? ฉันใช้tbatsฟังก์ชั่นจากforecastแพ็คเกจ: TotalCooling.tbats <- tbats(TotalCoolingForDecompose.ts, seasonal.periods=c(24,168), use.trend=TRUE, use.parallel=TRUE) plot(TotalCooling.tbats) ซึ่งผลลัพธ์ใน: อะไรlevelและslopeส่วนประกอบของรุ่นนี้อธิบายอะไร ฉันจะได้รับtrendและremainderส่วนประกอบคล้ายกับกระดาษที่อ้างอิงโดยแพคเกจนี้ ( De Livera, Hyndman และ Snyder (JASA, 2011) )

10 r  time-series  forecasting  multiple-seasonalities  tbats