Hallo,
Ein Kunde von mir hat folgendes Ziel:
Basierend auf verschiedenen Prädiktoren (Gesundheitszustand, Gewohnheiten, ...) möchten sie ein Modell erstellen, um Krankheit / Tod vorherzusagen. Die Datenbank besteht aus 10y aggregierten Daten.
Jetzt fügen sie wirtschaftliche Faktoren wie GIDB, Land, Bevölkerung ... hinzu. und wollen die Zeitreihen prognostizieren. Das blickt von jetzt in die Zukunft für 1 oder 2 Jahre und sieht, wie sich die Krankheitsrate / Krankheitsrate im Laufe der Zeit ändert, indem die Prädiktoren und zusätzliche Faktoren geändert werden. Ich bin also nicht nur an der Wahrscheinlichkeit eines Todes für eine bestimmte Einstellung interessiert, sondern an der Veränderung im Laufe der Zeit.
Ich frage mich, ob wir bereits einige Beispieldaten haben, mit denen ich mit den Daten spielen könnte, um die verschiedenen Optionen von Methoden und Modellen im Vorfeld der Kundengespräche zu verstehen.
Aus ökonometrischer Sicht würde ich wahrscheinlich eine Art autoregressives oder VARMAX-Modell verwenden (dies wäre jedoch in JMP etwas schwieriger).
Vielen Dank für Anregungen (und / oder Daten, Zeitschriften, ...),
Martin
Martin,
Sie haben recht - das wäre besser für autoregressive Modelle. Möglicherweise möchten Sie jedoch Transferfunktionsmodelle ausprobieren http://www.jmp.com/support/help/13-2/Statistical_Details_for_Transfer_Functions.shtml#428769
Es gibt einen Beispieldatensatz, SeriesJ, in JMP, der ursprünglich von verwendet wurde Box und Jenkins . (Achtung: Ich habe Schwierigkeiten beim Erstellen eines Übertragungsfunktionsmodells mit mehreren Eingabeserien, wie Sie es beschrieben haben.)
Jian
