問題タブ [forecasting]

このようなパネルに整理されたデータがあります (dput()関数からの出力については、以下を参照してください)。

データ セットには、1999 年から 2008 年までの合計 27 か国が含まれていますが、パネルのバランスが取れていません。

完全なデータ セットのモデルを推定し、このモデルからデータ セット内の各国の予測を実行できるようにしたいと考えています。KingらのYourCastパッケージを調べています。しかし、すべてのデータが 1 つのファイルにあるため、yourcast() 関数が受け入れるデータ オブジェクトを作成する方法がわかりません。データファイルを手動で異なる断面に分割するという面倒な手順を経ずにこれを行う方法を知っている人はいますか?

PS: データセットからの 48 の観測値:

パッケージdynを使用して構築されたモデルを繰り返し予測する関数を作成しましたが、フィードバックをお願いします。これを行うためのより良い方法はありますか？誰かがdynクラス（またはdynlmクラス）の標準的な「予測」メソッドを書いたことがありますか、それとも私はここで未知の領域に足を踏み入れていますか？

使用例：

「サンプル内」と「サンプル外」の予測の違いを誰かが説明できますか？

在庫過剰と在庫不足の部品は、私のクライアントの1人にとって問題になっています。発注書は2週間ごとに送信されます。納期は1〜2週間かかります。私のクライアントは、私が構築した.NETベースのシステムで在庫記録を追跡しています。

在庫需要を予測し、最適な発注書を提案することで、在庫管理システムを強化し、在庫レベルを継続的にアドバイスしたいと考えています。予測アルゴリズムで見つけたものをたくさん読みましたが、正確な予測のために優れたアルゴリズムを設計する（またはいくつかのアルゴリズムに重みを付ける）のに助けが必要です。

ほとんどの部品が最終的に使用されるため、在庫不足のアイテムは在庫過剰のアイテムよりもコストが高くなりますが、現金は他の目的に使用された可能性があります。

最初のモンテカルロの実装に傾くリスクを増加させて需要を表すとよいでしょう。

この問題にどのように取り組むべきですか？このタイプの問題に使用するのに適した/標準のアルゴリズムは何ですか？在庫需要の問題に取り組むための優れた無料のライブラリはありますか？

Python での時系列予測にHolt-Winters アルゴリズムのこの実装を使用しようとしましたが、障害に遭遇しました... 基本的に、(正の) 入力のいくつかの系列では、負の数を予測することがあります。そうではありません。予測がマイナスでなくても、非常に不正確な場合があります。本来よりも桁違いに高い/低い場合があります。アルゴリズムが処理するデータの期間を長くしても効果はないようであり、実際には予測が悪化することがよくあります。

私が使用しているデータには次のような特徴があり、問題になる可能性があります。

• 非常に頻繁にサンプリングされます (例で使用されている毎月のデータとは対照的に、15 分ごとに 1 つのデータ ポイント) - しかし、私が読んだことから、Holt-Winters アルゴリズムには問題がないはずです。おそらく、それは実装に問題があることを示していますか?

• 複数の周期性があります - 毎日のピーク (つまり 96 データ ポイントごと) と、平日のデータよりも大幅に低い週末のデータの週単位のサイクルがあります。平日のデータだと、負数の問題が発生します。

Holt-Winters アルゴリズムの一般的な実装または使用法に欠けているものはありますか? 私は統計学者ではないので、上記のリンクに示されているアルファ、ベータ、ガンマの「デフォルト」値を使用しています。それが問題になる可能性がありますか?これらの値を計算するより良い方法はありますか?

それとも ... Holt-Winters よりも優れたアルゴリズムはありますか? 最終的には、ここで過去のデータから賢明な予測を作成したいだけです。私は単一および二重指数平滑化を試みましたが、(私が理解している限り) どちらもデータの周期性をサポートしていません。

ヘルプ/入力は大歓迎です!

Androidで現在地の現在の天気予報を取得したい。天気予報は C または F で b かもしれません。拡張された予測値は必要ありません...アプリの流れは次のようなものです:座標を取得し、座標から場所の名前を取得します..その場所に基づいて、私を返す必要がありますその地域の気象条件。このモジュールを完了するのを手伝ってください。m android が初めてです :) 可能であれば、コード サンプルを教えてください。前もって感謝します ：）

スクリプトを使用して SPSS のさまざまな機能を実行できることを知っています。

スクリプトを介して ARIMA モデリングを実行することも可能ですか? はいの場合、そのための優れたチュートリアル/ドキュメントはありますか?

どうもありがとう。

予測に適した.NET統計ライブラリはありますか？私はそれが次のことをするために必要です：

入力データセットを古典的な分解で季節、傾向、不規則に分解します。

ARIMAモデリングと予測。

PS

R.NETを見てみました。うまくいけば上記のことを行うでしょうが、より良い解決策を歓迎します。

実線から破線に変化する折れ線グラフをプロットして、実際のデータと予測データを示します。XYLineAndShapeRendererなどのクラスの一部を拡張する必要があるかどうか、またはこれを実現するための便利な方法があるかどうかはわかりません。

これは、Excelを使用してプロットしたデモストレーショングラフです。

グラフの灰色の線について話しています。それが私が欲しいものです。破線または実線の範囲を示すことができるレンダラーがあるかどうかはわかりません

3 年間の日次収益データがあります。毎年かなり一定のデータ増加がありますが、データは非常に季節的であり、第 4 四半期 (ブラック フライデー、クリスマス前など) に大きなピークがあり、週内の季節ごと (月曜日に収益が高く、その週は収益が少なくなり、収益が最も低くなります)土曜日に、日曜日にピックアップを開始します)

線形予測を行う退屈なスプレッドシートを使用する代わりに、3 年分の毎日のデータを入力として取り、次の 6 か月間の毎日の収益予測を予測するアルゴリズムを適用する R スクリプトが必要です。入力は、日付と売上高を含む CSV ファイルだけにしてほしいです。

ARIMA が良いと聞きましたが、私のデータを見たエコノミストの友人は、カルマン フィルターを使用した予測が非常に良い結果をもたらすと考えています。

ARIMA アルゴまたはカルマン フィルター アルゴを適用してデータを予測する方法を示すスクリプトを投稿してもらえますか? ありがとう！