Erstellen eines Vorhersagemodells für eine ZeitprognoseHallo zusammen,
Würden Sie mich bitte durch meine Analyse führen:
Ich habe ein Ergebnis für die Jahre 2000–2019, das auf mehreren Prädiktoren (a,b,c,d,e) basiert.
1- Ich möchte ein Modell erstellen, in dem ich das Ergebnis im Jahr 2020 vorhersage, wobei ich alle Daten für 2000-20019 sowie die Werte für (a,b,c,d,e) im Jahr 2020 habe und ich Sie müssen das Ergebnis im genannten Jahr vorhersagen und es dann mit dem beobachteten Wert vergleichen.
2- Wie wäre es, das Ergebnis im Jahr 2020 vorherzusagen, ohne (a,b,c,d,e) für das Jahr 2020 zu haben? Ist es möglich und gültig, wenn ich ein robustes Modell aufbaue???
Hinweis: Alle meine Variablen sind kontinuierliche Variablen
Datenexploration und -visualisierungWindowsBetreff: Erstellen eines Vorhersagemodells für eine ZeitvorhersageEs gibt eine Klasse von Modellen unter dem Namen Übertragungsfunktionsmodell
Diese Klasse von Modellen erwartet, dass Sie eine Reihe von Y (Ihr Ergebnis zu allen Zeitpunkten) und eine Reihe von Eingaben (Ihre a, b, c, d, e-Messung zu allen Zeitpunkten) haben.
Sie haben zB y[0], y[1], ..., y[n], y[n+1] und a[0], a[1], ... a[n], a[ n+1] usw.
Diese Klasse von Modellen kann Ihnen helfen, Y zu einem zukünftigen Zeitpunkt t vorherzusagen, indem Sie vergangene Werte von Y und vergangene UND/ODER-aktuelle Werte Ihrer Eingaben verwenden.
Sagen Sie zB y[n+1] voraus, indem Sie y[0], y[1], ..., y[n] und a[0], a[1], ... a[n], a[ n+1] und so weiter.
Wenn Sie a[n+1] haben, klappt es zu einem späteren Zeitpunkt wunderbar.
Wenn Sie a[n+1] nicht haben, besteht eine Technik darin, Ihren vorhergesagten Wert von a[n+1] an die Stelle zu setzen. Um Ihren vorhergesagten Wert für a[n+1] zu erhalten, benötigen Sie ein separates Modell für die Reihe a, um a[n+1] zu erhalten.
Das Modell befindet sich unter einem Modellierungsrahmen, der als ARIMA (autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt) bekannt ist. Aber die Schritte können auf andere allgemeine Modellierungsansätze angewendet werden, wenn die Normalitätsannahme schrecklich verletzt wird, solange Sie die Vorhersage zukünftiger Werte unter Verwendung der vergangenen formulieren können.
Betreff: Erstellen eines Vorhersagemodells für eine ZeitvorhersageErstmal willkommen in der Community. Ist dies eine reale Situation oder hypothetisch? Wie wurden die Daten für diese Jahre erhoben? (z. B. Beobachtungsdaten, geplante Experimente, gezielte Probenahme). Wie haben Sie Messfehler bewertet?
Wenn es real ist, wie haben Sie ae als Prädiktorvariablen für die Jahre 2000-2019 identifiziert? Haben Sie Hypothesen, die die von Ihnen quantifizierten Zusammenhänge stützen? Wie gut funktioniert das Modell, das Sie verwenden, in diesen Jahren? Haben Sie sich die Residuen für irgendwelche Jahre auf der Grundlage Ihres Modells angesehen?
Der Vergleich in Frage 1 ist eine Residuenanalyse.
Frage 2 verstehe ich nicht? Sie wollen die Ergebnisse von 2020 ohne Modell vorhersagen? Das ist unsinnig? Möchten Sie ein neuronales Netzwerk erstellen, um die Daten vorherzusagen, ohne ein Modell zu kennen? Was meinst du mit einem robusten Modell? Typischerweise bedeutet dies, dass das Modell resistent gegenüber Änderungen von Variablen außerhalb des Modells (Rauschen) ist oder von diesen weniger beeinflusst wird. Oder die Modelleffekte sind bei sich änderndem Rauschen ähnlich (Änderungen von Fremdvariablen) oder es gibt keine Wechselwirkungen zwischen Rauschen und Faktor.
Betreff: Erstellen eines Vorhersagemodells für eine ZeitvorhersageEs gibt eine Reihe von Modellierungsmethoden, die Ihnen bei der Lösung des Problems helfen können. Ein guter Ausgangspunkt ist die Fit Model-Plattform. Standard-Persönlichkeit der kleinsten Quadrate. Ich schlage vor, einen Blick auf die Online-Dokumentation zu dieser Plattform zu werfen, um spezifische Details zu erhalten. Hier ist ein Link: Anpassen von linearen Modellen
Beachten Sie, dass es viele andere Plattformen gibt, die möglicherweise besser geeignet sind, um das vorliegende Problem zu lösen.
Alle JMP-Modellierungsplattformen verfügen im Plattformbericht über eine Option zum Speichern der Vorhersageformel in einer Datentabelle als neue Spalte. Sobald Sie also Ihr "robustes Modell" gefunden haben ... was auch immer das in der Praxis bedeutet ... speichern Sie einfach die Vorhersageformel in der Datentabelle und Sie erhalten die Vorhersage für 2020 in dieser Zeile. Oder Sie können mithilfe des Berichtsvorhersage-Profilers auch manuell dorthin gelangen. Alle Modellierungsplattformen haben eine Form von Profiler, um genau das zu tun, was Sie wollen.
