Ժամանակային շարքերի կանխատեսումը տեղի է ունենում երբ գիտական կանխատեսումներ եք անում՝ հիմնված պատմական ժամանակի վրա դրոշմված տվյալների վրա: Այն ներառում է պատմական վերլուծության միջոցով մոդելների կառուցում և դրանց օգտագործում՝ դիտարկումներ անելու և ապագա ռազմավարական որոշումներ կայացնելու համար:
Ինչպե՞ս եք օգտագործում ժամանակային շարքերը կանխատեսելու համար:
Ժամային շարքերի կանխատեսում R-ում
- Քայլ 1. Տվյալների ընթերցում և հիմնական ամփոփագրի հաշվարկ: …
- Քայլ 2. Ժամանակային շարքի տվյալների ցիկլը ստուգելը և չմշակված տվյալների գծագրումը: …
- Քայլ 3. ժամանակային շարքերի տվյալների տարրալուծում: …
- Քայլ 4. Ստուգեք տվյալների կայունությունը: …
- Քայլ 5. Մոդելի տեղադրում: …
- Քայլ 6. Կանխատեսում.
Արդյո՞ք ժամանակային շարքերն օգտագործվում են կանխատեսման համար:
Ժամանակային շարքերի կանխատեսումը մոդելի օգտագործումն է՝ ապագա արժեքները կանխատեսելու համար՝ հիմնված նախկինում դիտված արժեքների վրա: Ժամանակային շարքերը լայնորեն օգտագործվում են ոչ ստացիոնար տվյալների համար, ինչպիսիք են՝ տնտեսական, եղանակային պայմանները, բաժնետոմսերի գները և մանրածախ վաճառքները այս գրառման մեջ:
Որո՞նք են ժամանակային շարքերի 4 բաղադրիչները:
Այս չորս բաղադրիչներն են՝
- Աշխարհիկ միտում, որը նկարագրում է շարժումը տերմինի երկայնքով;
- Սեզոնային տատանումներ, որոնք ներկայացնում են սեզոնային փոփոխություններ;
- Ցիկլային տատանումներ, որոնք համապատասխանում են պարբերական, բայց ոչ սեզոնային տատանումներին;
- Անկանոն տատանումներ, որոնք շարքերի տատանումների այլ ոչ պատահական աղբյուրներ են:
Ո՞րն է ժամանակային շարքերի կանխատեսման լավագույն մոդելը:
Ինչ վերաբերում է էքսպոնենցիալ հարթեցմանը, ապա նաև ARIMA մոդելները-ը ժամանակային շարքերի կանխատեսման ամենալայն կիրառվող մոտեցումներից են:Անունը AutoRegressive Integrated Moving Average-ի հապավումն է: AutoRegressive մոդելում կանխատեսումները համապատասխանում են փոփոխականի անցյալ արժեքների գծային համակցությանը:
