Dự báo chuỗi thời gian xảy ra khi bạn đưa ra dự đoán khoa học dựa trên dữ liệu đóng dấu thời gian lịch sử. Nó liên quan đến việc xây dựng các mô hình thông qua phân tích lịch sử và sử dụng chúng để quan sát và thúc đẩy việc ra quyết định chiến lược trong tương lai.
Bạn sử dụng chuỗi thời gian để dự báo như thế nào?
Dự báo chuỗi thời gian trong R
- Bước 1: Đọc dữ liệu và tính toán tóm tắt cơ bản. …
- Bước 2: Kiểm tra chu kỳ của Dữ liệu Chuỗi thời gian và Vẽ Dữ liệu Thô. …
- Bước 3: Phân rã dữ liệu chuỗi thời gian. …
- Bước 4: Kiểm tra tính ổn định của dữ liệu. …
- Bước 5: Lắp mô hình. …
- Bước 6: Dự báo.
Chuỗi thời gian có được sử dụng để dự báo không?
Dự báo chuỗi thời gian là cách sử dụng mô hình để dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên các giá trị đã quan sát trước đó. Chuỗi thời gian được sử dụng rộng rãi cho dữ liệu không cố định, như kinh tế, thời tiết, giá cổ phiếu và doanh số bán lẻ trong bài đăng này.
4 thành phần của chuỗi thời gian là gì?
Bốn thành phần này là:
- Xu hướng thế tục, mô tả sự chuyển động trong thời hạn;
- Các biến thể theo mùa, đại diện cho những thay đổi theo mùa;
- Biến động theo chu kỳ, tương ứng với các biến đổi theo chu kỳ nhưng không theo mùa;
- Các biến thể không thường xuyên, là các nguồn biến thể khác của loạt phim.
Mô hình tốt nhất cho dự báo chuỗi thời gian là gì?
Đối với làm mịn theo cấp số nhân, các mô hình ARIMAcũng nằm trong số các phương pháp tiếp cận được sử dụng rộng rãi nhất để dự báo chuỗi thời gian. Tên này là từ viết tắt của AutoRegressive Integrated Moving Average. Trong mô hình Tự động hồi quy, các dự báo tương ứng với sự kết hợp tuyến tính của các giá trị trong quá khứ của biến.
