 Линейная регрессия для временных рядов |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
 9.02.2018 - 18:18
Сообщение
#1
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 14 Регистрация: 28.01.2018 Пользователь №: 30897  |
Прошу простить, что вопрос немного не медицинский. Подскажите, можно ли применять для предсказания временного ряда не стандартные методы (ARIMA, сезонные, аддитивные модели), а именно простую линейную регрессию?
вот пример данных за 30 дней. Можно ли используя только линейную регрессию предсказать значения Заранее всем спасибо , кто подсказал. Сообщение отредактировал scholar - 11.02.2018 - 17:23 |
 |
 
|
 |
|
 |
Ответов
|
11.02.2018 - 14:31
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 231 Регистрация: 27.04.2016 Пользователь №: 28223 |
Вообще-то на картинке мы видим совершенно классический случай, который рассматривается на первых страницах любого учебника или сайта по временным рядам. (Например http://statsoft.ru/home/textbook/modules/sttimser.html). Ряды такого типа особенно характерны для эконометрических задач, где и исследуются весьма подробно. (Например - http://eos.ibi.spb.ru/umk/4_5/5/print/5_R1_T6.pdf , http://baguzin.ru/wp/4-3-prognozirovanie-i...nirovanie-v-ra/ ). Называются они - рядами с сезонной составляющей (слово "сезонный" не должно смущать, в данном случае период сезонности может быть и несколько секунд, и неделя, и год, и тысячелетие). Для таких рядов придуманы специальные методы - и для формального обнаружения сезонности и выявления их отличий от просто хаотических колебаний, и для выявления периода сезонности (опят-же, не на глаз, а формально), причем в одном ряду могут быть несколько различных сезонных составляющих, и для прогнозирования поведения ряда, в модели которого присутствуют сезонные компоненты и даже для обнаружения аномалий сезонности.
Естественно и в R доступны средства для работы с сезонностью, например: http://a-little-book-of-r-for-time-series....timeseries.html https://shiring.github.io/forecasting/2017/...orcasting_part3 https://petolau.github.io/Regression-trees-...me-series-in-R/ и много много других. Поэтому, думаю, если автору действительно хочется сделать серьезную работу, а не строить свой велосипед, следует ознакомиться с упомянутым подходом. А если это просто "проходная" задача - то можно, конечно, и "на глазок". Сообщение отредактировал passant - 11.02.2018 - 14:35 |
|
|
|
|
|
Сообщений в этой теме
scholar Линейная регрессия для временных рядов 9.02.2018 - 18:18
100$ Можно, если осторожно. В том смысле, что надо вним... 9.02.2018 - 18:51 passant Применять можно любую модель - хоть скользящее сре... 9.02.2018 - 21:12 scholar passant, речь идет не о построении идеальной модел... 10.02.2018 - 00:29
100$ Цитата(scholar @ 10.02.2018 - 00:29)... 10.02.2018 - 02:32
100$ Цитата(scholar @ 10.02.2018 - 00:29)... 10.02.2018 - 13:30 passant ЕСЛИ ((Вы уверены, что у вас линейная регрессионна... 10.02.2018 - 14:03 scholar passant, Вас понял, я так и подумал сначала кстати... 10.02.2018 - 17:05 passant Не хотите Вы слушать, что Вам говорят.
Ну тогда вз... 10.02.2018 - 22:01 scholar passant, я сейчас не про линейную регрессию, я реш... 10.02.2018 - 22:29 DrgLena Цитата(scholar @ 9.02.2018 - 19:18) ... 11.02.2018 - 02:24 Олег Кравец Очевидные "дни недели" наводят на просту... 11.02.2018 - 11:09 100$ Цитата(Олег Кравец @ 11.02.2018 - 11... 11.02.2018 - 14:05 Олег Кравец Цитата(100$ @ 11.02.2018 - 14:0... 11.02.2018 - 16:14 100$ Цитата(Олег Кравец @ 11.02.2018 - 16... 12.02.2018 - 00:27 Олег Кравец Цитата(100$ @ 12.02.2018 - 00:2... 13.02.2018 - 21:43 100$ Цитата(Олег Кравец @ 13.02.2018 - 21... 13.02.2018 - 22:41 Олег Кравец Цитата(100$ @ 13.02.2018 - 22:4... 14.02.2018 - 00:11 Олег Кравец Цитата(100$ @ 13.02.2018 - 22:4... 14.02.2018 - 00:12 100$ Цитата(Олег Кравец @ 14.02.2018 - 00... 14.02.2018 - 02:29 Олег Кравец Цитата(100$ @ 14.02.2018 - 02:2... 14.02.2018 - 07:52 scholar Спасибо за ваше мнения ,уважаемые участники форума... 11.02.2018 - 15:50 |