Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Livello: Avanzato
Funzione lavorativa: analista / scienziato / ingegnere
Jian Cao, Principal Systems Engineer, Divisione JMP, SAS
Finalista per il miglior articolo su invito
Come modellare e prevedere le serie temporali quando vengono interrotte a causa di interventi (ad es. cambiamenti di processo)? Se disponi di indicatori anticipatori o altre variabili esogene, come puoi incorporarli nei tuoi modelli ARIMA per fare previsioni migliori?
In questo documento cercherò di demistificare i modelli della funzione di trasferimento in JMP con casi d'uso chiave: regressione con errori ARIMA, modelli a ritardo distribuito e modelli di intervento. Dimostrerò i vantaggi dell'utilizzo delle funzioni di trasferimento rispetto alla regressione dei minimi quadrati ordinari e ARIMA per la creazione di modelli di previsione migliori.
Il meglio del verticeScoppiareEsplorazione dei datiModellazione predittivaOggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Jian, scusa per la risposta tardiva, grazie per i tuoi commenti e input, mi ha aiutato molto. Utilizzando un modello di serie temporali neurali con il modello ARMA per i residui, ho ottenuto un modello di previsione R² = 99% finale!
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Franco,
La previsione per il primo periodo di tempo t=1 è l'intercetta o 0 (se scegli un modello ARMA senza intercettazione). Da t=2 in poi JMP utilizza una versione speciale del filtro di Kalman per produrre le previsioni. I dettagli statistici possono essere trovati nel libro Box & Jenkins et al' Serie storiche: previsione e controllo nella sezione 7.4 " Funzione di verosimiglianza basata sul modello dello spazio degli stati ”.
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Ciao Jian, grazie per l'aiuto, scusa per il falso allarme riguardante l'opzione della funzione di trasferimento sfocata, va bene, ho fatto un input sbagliato ..
Ho modellato bene (R² = 0,92) l'occupazione reale residua - occupazione modellata con un modello ARMA stagionale, quindi ora posso procedere ulteriormente con la funzione di trasferimento.
Tuttavia ho una domanda riguardo alla previsione residua ARMA nella tabella dei dati con la formula di previsione della serie temporale ARMA salvata: noto che i residui previsti si trovano nella stessa riga, ovvero lo stesso intervallo di tempo dei residui effettivi? Poiché la formula ARMA si basa sui residui passati Y (Yt-1, Yt-2,.. Mi aspetterei che nella colonna dei residui previsti un numero di celle venga lasciato vuoto, quindi come si può effettuare una stima residua ARMA senza dati residui passati? Grazie in anticipo per l'aiuto. Franco
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Strano, la funzione di trasferimento oprion è nella mia lista menu ma è sfocata e non riesco ad attivarla?
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Grazie, Franco.
L'opzione Funzione di trasferimento è disponibile da JMP 7. Dopo aver avviato le serie temporali con le serie di output e input, è possibile selezionarle dal menu del triangolo rosso in alto.
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Bella presentazione! Ora cerco di applicare questo nel mio progetto sulla modellazione del livello di occupazione dei parcheggi; con Neural Net ottengo un bel R² o 0,96 tuttavia i residui non sono casuali e possono essere modellati con un modello ARMA stagionale (4,0,5) (0,0,1)6. Quindi ora voglio costruire una funzione di trasferimento per l'occupazione del parcheggio con come input il modello di rete neurale e il modello residuo ARMA; Sono sorpreso di notare che l'opzione del modello di trasferimento non è attivata? Ha fatto qualcosa di sbagliato? Sto usando una normale versione di JMP 13.2.
Oggetto: Creazione di modelli di previsione migliori con funzioni di trasferimento ( 2019-EU-30MP-089 )Opera molto bella! Grazie a tutti gli insegnanti che cercano di insegnare modelli "multivariati" di previsione con JMP oltre che con SAS ETS.
