Aufbau besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Niveau: Fortgeschritten
Berufsfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Jian Cao, leitender Systemingenieur, JMP-Abteilung, SAS
Bester eingeladener Paper-Finalist
Wie lässt sich die Zeitreihe modellieren und prognostizieren, wenn sie aufgrund von Eingriffen (z. B. Prozessänderungen) unterbrochen wird? Wenn Sie Frühindikatoren oder andere exogene Variablen haben, wie können Sie diese in Ihre ARIMA-Modelle integrieren, um bessere Prognosen zu erstellen?
In diesem Artikel werde ich versuchen, die Übertragungsfunktionsmodelle in JMP anhand wichtiger Anwendungsfälle zu entmystifizieren: Regression mit ARIMA-Fehlern, verteilte Verzögerungsmodelle und Interventionsmodelle. Ich werde die Vorteile der Verwendung der Übertragungsfunktionen gegenüber der Regression der kleinsten Quadrate und ARIMA für die Erstellung besserer Prognosemodelle demonstrieren.
Das Beste vom GipfelAusbrechenDatenexplorationPrädiktive ModellierungBetreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Jian, entschuldigen Sie die späte Antwort, danke für Ihre Kommentare und Beiträge, sie haben mir sehr geholfen. Unter Verwendung eines neuronalen Zeitreihenmodells mit ARMA-Modell für die Residuen habe ich ein endgültiges R² = 99 %-Prognosemodell erhalten!
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Frank,
Die Prognose für den allerersten Zeitraum t=1 ist entweder der Schnittpunkt oder 0 (wenn Sie ein ARMA-Modell ohne Schnittpunkt wählen). Ab t=2 verwendet JMP eine spezielle Version des Kalman-Filters, um Prognosen zu erstellen. Die statistischen Details finden Sie im Buch von Box & Jenkins et al Zeitreihen: Prognose und Kontrolle im Abschnitt 7.4 „ Likelihood-Funktion basierend auf dem State-Space-Modell “.
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Hallo Jian, danke für die Hilfe, entschuldigen Sie den Fehlalarm bezüglich der Option der verschwommenen Übertragungsfunktion. Es ist in Ordnung, ich habe eine falsche Eingabe gemacht.
Ich habe die Residuen der realen Beschäftigung – modellierte Beschäftigung mit einem saisonalen ARMA-Modell gut modelliert (R² = 0,92), sodass ich jetzt mit der Übertragungsfunktion fortfahren kann.
Allerdings habe ich eine Frage bezüglich der ARMA-Residuenvorhersage in der Datentabelle mit der gespeicherten ARMA-Zeitreihen-Vorhersageformel: Mir ist aufgefallen, dass die vorhergesagten Residuen in derselben Zeile, also im selben Zeitintervall, wie die tatsächlichen Residuen liegen? Da die ARMA-Formel auf vergangenen Residuen Y (Yt-1, Yt-2,...) basiert. Ich würde erwarten, dass in der Spalte der vorhergesagten Residuen eine Reihe von Zellen leer bleiben. Wie kann also eine ARMA-Residuenschätzung ohne vergangene Residuendaten durchgeführt werden? Vielen Dank im Voraus für Hilfe. Frank
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Seltsam, die Transferfunktion oprion ist in meiner Menüliste, aber sie ist unscharf und ich kann sie nicht aktivieren?
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Danke, Frank.
Die Option „Übertragungsfunktion“ ist seit JMP 7 verfügbar. Nachdem Sie die Zeitreihe mit Ausgabe- und Eingabereihe gestartet haben, kann sie im oberen roten Dreiecksmenü ausgewählt werden.
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Schöne Präsentation! Ich versuche nun, dies in meinem Projekt zur Modellierung der Parkbelegung anzuwenden; Mit Neural Net erreiche ich einen schönen R² von 0,96, allerdings sind die Residuen nicht zufällig und können mit einem saisonalen ARMA (4,0,5) (0,0,1)6-Modell modelliert werden. Deshalb möchte ich jetzt eine Übertragungsfunktion für die Parkplatzbelegung erstellen, wobei ich als Eingabe das neuronale Netzwerkmodell und das ARMA-Residualmodell verwende. Ich bin überrascht, dass die Option „Transfer-Modell“ nicht aktiviert ist? Haben Sie etwas falsch gemacht? Ich verwende eine reguläre JMP 13.2-Version.
Betreff: Erstellen besserer Prognosemodelle mit Übertragungsfunktionen (2019-EU-30MP-089)Sehr schönes Stück Arbeit! Vielen Dank an alle Lehrer, die versuchen, „multivariate“ Prognosemodelle sowohl mit JMP als auch mit SAS ETS zu unterrichten.
