Autoregressiva Integrerade Glidande Medelvärde Tutorial

ARIMA-modellering ARIMA-modellen är en förlängning av ARMA i-modellen som gäller för icke-stationära tidsserier (tidsserier med en eller flera integrerade enhetsrotsar). ARIMA-modellguiden automatiserar byggnadsstegen för modellen: gissar initiala parametrar, parametervalidering, godhet med passningstest och diagnos av residualer. För att använda denna funktionalitet, välj motsvarande ikon på verktygsfältet (eller menyalternativet): Rulla (välj) datasamplet i ditt arbetsblad och välj motsvarande ordning för den autogegressiva komponentmodellen (AR), integrationsorder (d), Och ordningen för den rörliga genomsnittliga komponentmodellen. Välj sedan godhet med passningstester, återstående diagnos och ange en plats på ditt arbetsblad för att skriva ut modellen. Obs! Som standard genererar modellguiden en snabb gissning av värdena för modellparametrarna, men användaren kan välja att generera kalibrerade värden för modellkoefficienterna. Efter avslutad funktion matar ARMA-modelleringsfunktionen ut de valda modellparametrarna och valda testkalkyler i den angivna platsen för ditt arbetsblad. ARIMA-guiden lägger till Excel-typ av kommentarer (röda pilhuvud) till etikettcellerna för att beskriva dem. XLSTAT-supportcenter Anpassa en ARIMA-modell till en tidsserie i Excel Ingår i dataset för att passa en ARIMA-modell till en tidsserie Ett Excel-ark Med både data och resultat kan laddas ned genom att klicka här. Uppgifterna har erhållits i Box, G. E.P. Och Jenkins, G. M. (1976). Tidsserieanalys: prognos och kontroll. Holden-Day, San Francisco och motsvarar månatliga internationella flygpassagerare (i tusental) från januari 1949 till december 1960. Vi noterar på diagrammet att det finns en global uppåtgående trend att varje år börjar en liknande cykel och att Variabiliteten inom ett år verkar öka över tiden. Innan vi passar ARIMA-modellen måste vi stabilisera variabiliteten. För att göra det omvandlar vi serierna med hjälp av en loggförändring. Vi kan se på diagrammet nedan att variationen är reducerad. Vi kan nu passa en ARIMA (0,1, 1) (0,1,1) 12 modell som verkar vara lämplig för att ta bort trendseffekten och den årliga säsongens data. Konfigurera montering av en ARIMA-modell i en tidsserie När du har öppnat XLSTAT väljer du kommandot XLSTAT Time Series Analysis ARIMA. När du har klickat på knappen visas dialogrutan ARIMA. Välj data på Excel-arket. I fältet Tidsserie kan du nu välja Log (Passagerare) data. Centret alternativet är aktiverat eftersom vi vill att XLSTAT automatiskt ska centrera serien innan optimering av ARIMA-modellen. När du har valt data definierar du typen av ARIMA-modell genom att ange värdet på (p, d, q) (P, D, Q) s-order. Serieperioden är satt till 12, eftersom det verkar att cyklerna upprepas varje år (12 månader). Alternativet Serie-etiketter aktiveras eftersom den första raden av vald data innehåller variabelens rubrik. På valideringsfliken anger du 12 så att de 12 senaste värdena inte används för att passa modellen, men endast för att validera modellen. Beräkningarna börjar när du har klickat på OK. Resultaten kommer då att visas. Tolkning av resultaten från en ARIMA-modell som passar till en tidsserie Efter seriens sammanfattande statistik visar en tabell de olika kriterierna som gör det möjligt att utvärdera passformens kvalitet och att jämföra passformen hos denna modell med andra modeller (om tillgängligt ). Nästa tabell visar parametrarna för modellen. Vi märker att både parametrarna MA (1) och SMA (1) skiljer sig avsevärt från 0 eftersom 95-konfidensintervallet inte inkluderar 0. Förtroendeintervallet beräknas med hjälp av Hessian efter optimering vilket är vilken annan mjukvara vanligtvis visar och använder En asymptotisk metod. Modellers konstant är fixerad som det kommer från borttagningen av medelvärdet. ARIMA-modellen skriver: Y (t) 0.000Z (t-1) -0.348.Z (t-1) -0.562.Z (t-12) 0.195Z (t-13) där Z (t) är ett vitt brus N (O, 0,001) Y (t) (1-B) (1-B12) X (t) och X (t) är ingångserien. Prognosekvationen för X (t) - serien ges av: X (t1) Y (t1) X (t) X (t-11) - X (t-12) En tabell ger värdena för den ursprungliga serien och Den släta serien (förutsägelserna). På grund av modellens begränsningar finns det inte förutsägelser för de 13 första observationerna (förutsägelserna ersätts av värdena för ingångsserierna). Observera att en tidsvariabel quotTquot har skapats för att underlätta den grafiska representationen. För de senaste 12 observationerna har förutsägelser beräknats i valideringsläget och ett konfidensintervall tillgängligt. Vi märker att nästan alla rester (i rött) är negativa. Detta innebär att modellen i prognosläget överskattar trafiken. I diagrammet nedan kan vi visuellt se att förutsägelserna (Validering) ligger väldigt nära data. Förhandsgranskning - ARIMA API Anpassa en AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) - modell för att förutsäga värden i framtiden. Gt Obs: Detta avskrivs. Prognos - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) API är ett exempel byggt med Microsoft Azure Machine Learning som passar en ARIMA-modell till datainmatning av användaren och matar därefter prognosvärden för framtida datum. Kommer efterfrågan på en viss produkt att öka i år Kan jag förutse min produktförsäljning under semestern, så att jag effektivt kan planera min inventering Prognosmodeller är lämpliga för att hantera sådana frågor. Med tanke på tidigare data undersöker dessa modeller dolda trender och säsongsvaror för att förutse framtida trender. Medan denna webbtjänst kan konsumeras av användare potentiellt via en mobilapp, webbsida eller till och med på en lokal dator, är det till exempel syftet med webbtjänsten att tjäna som ett exempel på hur Azure ML kan användas för att skapa webbtjänster Ovanpå R-koden. Med bara några rader av R-kod och klick på en knapp i Azure ML Studio kan ett experiment skapas med R-kod och publiceras som en webbtjänst. Webbservicen kan sedan publiceras till Azure Marketplace och konsumeras av användare och enheter över hela världen utan infrastrukturuppsättning av författaren av webbtjänsten. XLSTAT Support Center Anpassa en ARIMA-modell till en tidsserie i Excel Ingår i Dataset För att passa en ARIMA-modell till en tidsserie Ett Excel-ark med både data och resultat kan laddas ned genom att klicka här. Uppgifterna har erhållits i Box, G. E.P. Och Jenkins, G. M. (1976). Tidsserieanalys: prognos och kontroll. Holden-Day, San Francisco och motsvarar månatliga internationella flygpassagerare (i tusental) från januari 1949 till december 1960. Vi noterar på diagrammet att det finns en global uppåtgående trend att varje år börjar en liknande cykel och att Variabiliteten inom ett år verkar öka över tiden. Innan vi passar ARIMA-modellen måste vi stabilisera variabiliteten. För att göra det omvandlar vi serierna med hjälp av en loggförändring. Vi kan se på diagrammet nedan att variationen är reducerad. Vi kan nu passa en ARIMA (0,1, 1) (0,1,1) 12 modell som verkar vara lämplig för att ta bort trendseffekten och den årliga säsongens data. Konfigurera montering av en ARIMA-modell i en tidsserie När du har öppnat XLSTAT väljer du kommandot XLSTAT Time Series Analysis ARIMA. När du har klickat på knappen visas dialogrutan ARIMA. Välj data på Excel-arket. I fältet Tidsserie kan du nu välja Log (Passagerare) data. Centret alternativet är aktiverat eftersom vi vill att XLSTAT automatiskt ska centrera serien innan optimering av ARIMA-modellen. När du har valt data definierar du typen av ARIMA-modell genom att ange värdet på (p, d, q) (P, D, Q) s-order. Serieperioden är satt till 12, eftersom det verkar att cyklerna upprepas varje år (12 månader). Alternativet Serie-etiketter aktiveras eftersom den första raden av vald data innehåller variabelens rubrik. På valideringsfliken anger du 12 så att de 12 senaste värdena inte används för att passa modellen, men endast för att validera modellen. Beräkningarna börjar när du har klickat på OK. Resultaten kommer då att visas. Tolkning av resultaten från en ARIMA-modell som passar till en tidsserie Efter seriens sammanfattande statistik visar en tabell de olika kriterierna som gör det möjligt att utvärdera passformens kvalitet och att jämföra passformen hos denna modell med andra modeller (om det finns tillgängliga ). Nästa tabell visar parametrarna för modellen. Vi märker att både parametrarna MA (1) och SMA (1) skiljer sig avsevärt från 0 eftersom 95-konfidensintervallet inte inkluderar 0. Förtroendeintervallet beräknas med hjälp av Hessian efter optimering vilket är vilken annan mjukvara vanligtvis visar och använder En asymptotisk metod. Modellers konstant är fixerad som det kommer från borttagningen av medelvärdet. ARIMA-modellen skriver: Y (t) 0.000Z (t-1) -0.348.Z (t-1) -0.562.Z (t-12) 0.195Z (t-13) där Z (t) är ett vitt brus N (O, 0,001) Y (t) (1-B) (1-B12) X (t) och X (t) är ingångserien. Prognosekvationen för X (t) - serien ges av: X (t1) Y (t1) X (t) X (t-11) - X (t-12) En tabell ger värdena för den ursprungliga serien och Den släta serien (förutsägelserna). På grund av modellens begränsningar finns det inte förutsägelser för de 13 första observationerna (förutsägelserna ersätts av värdena för ingångsserierna). Observera att en tidsvariabel quotTquot har skapats för att underlätta den grafiska representationen. För de senaste 12 observationerna har förutsägelser beräknats i valideringsläget och ett konfidensintervall tillgängligt. Vi märker att nästan alla rester (i rött) är negativa. Detta innebär att modellen i prognosläget överskattar trafiken. I diagrammet nedan kan vi visuellt se att förutsägelserna (Validering) ligger mycket nära data.