Aegridade prognoosimine toimub kui teete teaduslikke ennustusi ajalooliste ajatembeldatud andmete põhjal. See hõlmab mudelite loomist ajaloolise analüüsi kaudu ja nende kasutamist vaatluste tegemiseks ja tulevaste strateegiliste otsuste tegemisel.
Kuidas kasutada aegridu prognoosimiseks?
Ajaseeria prognoos R
- 1. samm: andmete lugemine ja põhikokkuvõtte arvutamine. …
- 2. samm: aegridade andmete tsükli kontrollimine ja toorandmete joonistamine. …
- 3. samm: aegridade andmete dekomponeerimine. …
- 4. samm: testige andmete statsionaarsust. …
- 5. samm: mudeli paigaldamine. …
- 6. samm: prognoosimine.
Kas prognoosimiseks kasutatakse aegridu?
Aegridade prognoosimine on mudeli kasutamine tulevaste väärtuste ennustamiseks varem vaadeldud väärtustel. Aegridu kasutatakse selles postituses laialdaselt mittestatsionaarsete andmete jaoks, nagu majandus, ilm, aktsia hind ja jaemüük.
Mis on aegridade 4 komponenti?
Need neli komponenti on:
- Ilmalik suund, mis kirjeldab liikumist termini järgi;
- Hooajalised variatsioonid, mis esindavad hooajalisi muutusi;
- Tsüklilised kõikumised, mis vastavad perioodilistele, kuid mitte hooajalistele muutustele;
- Ebaregulaarsed variatsioonid, mis on muud seeriate variatsioonide mittejuhuslikud allikad.
Milline on parim aegridade prognoosimise mudel?
Mis puudutab eksponentsiaalset silumist, siis ka ARIMA mudelid on aegridade prognoosimiseks kõige laialdasem alt kasutatavad meetodid. Nimi on akronüüm sõnast AutoRegressive Integrated Moving Average. Automaatregressiivses mudelis vastavad prognoosid muutuja varasemate väärtuste lineaarsele kombinatsioonile.