INHOUDSOPGAWE:
- Hoe gebruik jy tydreekse om te voorspel?
- Word tydreekse vir voorspelling gebruik?
- Wat is die 4 komponente van tydreekse?
- Wat is die beste model vir tydreeksvoorspelling?
Video: Op tydreeksvoorspelling?
2024 Outeur: Fiona Howard | [email protected]. Laas verander: 2024-01-10 06:33
Tydreeksvoorspelling vind plaas wanneer jy wetenskaplike voorspellings maak gebaseer op historiese tydgestempelde data. Dit behels die bou van modelle deur historiese ontleding en die gebruik daarvan om waarnemings te maak en toekomstige strategiese besluitneming te dryf.
Hoe gebruik jy tydreekse om te voorspel?
Tydreeksvoorspelling in R
- Stap 1: Lees data en bereken basiese opsomming. …
- Stap 2: Gaan die siklus van Tydreeksdata na en skets die rou data. …
- Stap 3: Ontbinding van die tydreeksdata. …
- Stap 4: Toets die stasionariteit van data. …
- Stap 5: Pas die model aan. …
- Stap 6: Vooruitskatting.
Word tydreekse vir voorspelling gebruik?
Tydreeksvoorspelling is die gebruik van 'n model om toekomstige waardes te voorspel gebaseer op voorheen waargenome waardes. Tydreekse word wyd gebruik vir nie-stasionêre data, soos ekonomiese, weer, aandeelprys en kleinhandelverkope in hierdie plasing.
Wat is die 4 komponente van tydreekse?
Hierdie vier komponente is:
- Sekulêre neiging, wat die beweging langs die term beskryf;
- Seisoenale variasies, wat seisoenale veranderinge verteenwoordig;
- Sikliese fluktuasies, wat ooreenstem met periodieke maar nie seisoenale variasies nie;
- Onreëlmatige variasies, wat ander nie-ewekansige bronne van variasies van reekse is.
Wat is die beste model vir tydreeksvoorspelling?
Wat eksponensiële gladstryking betref, is ook ARIMA-modelle van die mees gebruikte benaderings vir tydreeksvoorspelling. Die naam is 'n akroniem vir AutoRegressive Integrated Moving Average. In 'n outo-regressiewe model stem die voorspellings ooreen met 'n lineêre kombinasie van vorige waardes van die veranderlike.
