Адаптивные методы прогнозирования временных рядов

Вопросы по статистическому пакету R. Не обязательно гео.
Ответить
nickleb
Гуру
Сообщения: 733
Зарегистрирован: 22 май 2010, 20:20
Репутация: 65

Адаптивные методы прогнозирования временных рядов

Сообщение nickleb » 17 май 2017, 12:01

Здравствуйте. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов на основе выбора временных периодов-аналогов - порекомендуйте чем в R можно попробовать для начала.

Аватара пользователя
rhot
Гуру
Сообщения: 1521
Зарегистрирован: 25 янв 2011, 17:50
Статьи: 1
Репутация: 112
Ваше звание: ВольныйИсследователь
Откуда: Архангельск

Re: Адаптивные методы прогнозирования временных рядов

Сообщение rhot » 17 май 2017, 12:04

___________(¯`·.¸(¯`·.¸ Scientia potentia est _/ {SILVA}:::{FOSS}:::{GIS} \_ Знание сила ¸.·´¯)¸.·´¯)___________

gamm
Гуру
Сообщения: 2534
Зарегистрирован: 15 окт 2010, 08:33
Репутация: 517
Ваше звание: программист
Откуда: Казань

Re: Адаптивные методы прогнозирования временных рядов

Сообщение gamm » 17 май 2017, 12:22

nickleb писал(а):Здравствуйте. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов на основе выбора временных периодов-аналогов - порекомендуйте чем в R можно попробовать для начала.
непонятно, о чем речь (смущают ряды-аналоги). Речь то ли о прогнозе, то ли о восполнении отсутствующих данных.

В последнем случае просто строится модель, с учетом сезонности и автокорреляции (например, тот же mgcv::gamm() с циклическими сплайнами или INLA rw1/rw2 тоже циклический). Либо вообще напускают Байесовский автомат, который в пакете mice

Настоящий прогноз делают с моделями state-space, но там смысл есть буквально на пару-другую шагов, дальше неопределенность такая, что прогноз бесполезен.

nickleb
Гуру
Сообщения: 733
Зарегистрирован: 22 май 2010, 20:20
Репутация: 65

Re: Адаптивные методы прогнозирования временных рядов

Сообщение nickleb » 17 май 2017, 13:39

gamm писал(а):
nickleb писал(а):Здравствуйте. Адаптивные методы прогнозирования временных рядов на основе выбора временных периодов-аналогов - порекомендуйте чем в R можно попробовать для начала.
непонятно, о чем речь (смущают ряды-аналоги). Речь то ли о прогнозе, то ли о восполнении отсутствующих данных.

В последнем случае просто строится модель, с учетом сезонности и автокорреляции (например, тот же mgcv::gamm() с циклическими сплайнами или INLA rw1/rw2 тоже циклический). Либо вообще напускают Байесовский автомат, который в пакете mice
....
gamm, речь- опять-таки о застарелых страданиях с пропусками в рядах за 90-ые гг.... всё никак к рекомендуемому Вами INLA не подступиться... спасибо!

Ответить

Вернуться в «R»