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Modele arima et sarima

SARIMA inclut une constante tandis que ARIMA ne le fait pas (parce que la valeur par défaut de l`argument include. Drift est définie sur FALSE dans ARIMA; mais vous pouvez changer cela manuellement). Ce n`est pas tout à fait ce que vous pourriez attendre pour un AR, mais il est presque. Il y a des pointes distinctes aux décalages 1, 12 et 13 avec un peu d`action à venir avant le décalage 12. Ensuite, il coupe après le décalage 13. De nombreux éléments du processus d`ajustement peuvent être configurés, et il est utile de lire l`API pour examiner ces options une fois que vous êtes à l`aise avec l`implémentation. Pour ARIMA (0, 0, q), y t = e t + ∑ i = 1 q θ i e t − i. {displaystyle y_ {t} = E_ {t} + sum _ {i = 1} ^ {q} Theta _ {i} E_ {t-i}.} Termes non saisonniers: Examinez les retards précoces (1, 2, 3,…) pour juger les termes non saisonniers. Les pics de l`ACF (à faibles retards) indiquent des conditions d`AMM non saisonnières. Les pics du PACF (à faibles retards) indiquaient des conditions AR non saisonnières possibles. Si nous laissons ZT = XT-μ (pour simplifier), multipliez les deux composants AR et poussez tout, mais ZT sur le côté droit, nous obtenons ZT = φ1zt -1 + Φ1zt-12 + (-Φ1φ1) ZT-13 + WT.

Sans cette connaissance, nous pourrions déterminer les moyens par mois de l`année. Voici une parcelle de moyens pour les 12 mois de l`année. Il est clair qu`il y a des différences mensuelles (saisonnalité). Les différences (de l`année précédente) peuvent être à peu près les mêmes pour chaque mois de l`année nous donnant une série stationnaire. Vous pouvez utiliser SARIMAX, vous pouvez également utiliser ETS. Quel est le problème exactement? Le modèle ARIMA peut être considéré comme une «cascade» de deux modèles. Le premier est non-stationnaire: pour en savoir plus sur l`interprétation des parcelles ACF/PACF, voir le post: la tendance et les hyperparamètres saisonniers sont spécifiés comme des tuples de 3 et 4 éléments respectivement aux arguments «Order» et «seasonal_order». Cela montre que l`autocorrélation du décalage 11 sera différente de 0. Si vous regardez le problème plus général, vous pouvez constater que seuls les décalages 1, 11, 12 et 13 ont des auto-corrélations non nulles pour l`ARIMA (0, 0, 1) × (0, 0, 1) 12. Je pense que nous pouvons nourrir la production d`un SARIMA à un autre SARIMA, avec p, d, q de la deuxième SARIMA mis à zéro. Je suis à la recherche de vos suggestions sur l`analyse TS et la prévision des données quotidiennes (jour ouvrable) (3 ans de données) et j`utilise SARIMAX pour s`adapter à ces données. Pourriez-vous s`il vous plaît partager quelques piste de base sur ce que la plupart des matériaux Ref sont faites avec des données mensuelles et ne pouvait pas offrir beaucoup de connaissances à ce sujet.

. Notez que, sur le côté gauche de l`équation (1), les composantes saisonnières et non saisonnières de l`AR se multiplient mutuellement, et sur le côté droit de l`équation (1), les composantes de la MA saisonnières et non saisonnières se multiplient.

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