Box-Jenkins modelldefinisjon er en statistisk tilnærming til tidsserieprognoser som brukes til å identifisere og modellere de underliggende mønstrene i data. Denne tilnærmingen ble utviklet på 1970-tallet av George Box og Gwilym Jenkins.
Box-Jenkins modelldefinisjon involverer tre trinn:
1. Identifiser typen tidsseriedata som behandles.
2. Estimer modellparametrene.
3. Vurder modellen.
Det første trinnet i Box-Jenkins modelldefinisjon er å identifisere typen tidsseriedata som behandles. Dette kan gjøres ved å se på dataene og identifisere eventuelle mønstre som eksisterer. Når typen data er identifisert, er neste trinn å estimere modellparametrene. Dette gjøres ved å tilpasse en modell til dataene. Modellen blir deretter evaluert for å se hvor godt den passer til dataene. Hvis modellen ikke passer godt til dataene, justeres modellparametrene og prosessen gjentas til en god tilpasning er oppnådd.
Hva er den beste ARIMA-modellen?
Det er ingen enkelt "beste" ARIMA-modell, da den passende modellen for et gitt tidsseriedatasett avhenger av en rekke faktorer. Noen av faktorene som må vurderes inkluderer:
- Type data (f.eks. månedlige salgsdata vs. daglige aksjekursdata)
- Den generelle trenden til dataene
- Sesongvariasjonen til dataene * * - Tilstedeværelsen av uteliggere eller andre uvanlige funksjoner i dataene
Når disse faktorene er tatt i betraktning, er neste trinn å velge de riktige verdiene for p-, d- og q-parametrene til ARIMA-modellen. Dette kan gjøres ved hjelp av en rekke metoder, inkludert prøving og feiling, ekspertuttalelser eller statistiske tester.
Når den riktige ARIMA-modellen er valgt, kan den tilpasses dataene og brukes til å forutsi fremtidige verdier. Hva brukes ARMA-modellen til? ARMA-modeller brukes i tidsserieanalyse for å beskrive oppførselen til en datasekvens. Disse modellene brukes til å identifisere og forutsi mønstre i data. ARMA-modeller er en type lineær regresjonsmodell. Hvem oppfant ARIMA-modellen? ARIMA-modellen ble først foreslått av Box og Jenkins i 1976. Det er en generalisering av ARMA-modellen, som ble introdusert av Box og Jenkins i 1970.
Hva står ARMA og ARMA for?
Begrepet ARMA er et akronym for "auto-regressivt glidende gjennomsnitt". Det er en type statistisk modell som brukes til å beskrive oppførselen til en tidsseriedata. Begrepet ARMA ble først introdusert av Box og Jenkins i 1976.
ARMA-modellen er en generalisering av AR(p)- og MA(q)-modellene. Det er en kombinasjon av både en autoregressiv og en glidende gjennomsnittsmodell. ARMA-modellen er definert av følgende ligning:
Y_t = mu + phi_1 Y_{t-1} + cdots + phi_p Y_{t-p} + theta_1 epsilon_{t-1} + cdots + theta_q epsilon_{t-q}
hvor:
Y_t er tidsseriedataene på tidspunktet t
mu er gjennomsnittet av tidsseriedataene
phi_1, ldots, phi_p er de autoregressive koeffisientene
theta_1, ldots, theta_q er de glidende gjennomsnittskoeffisientene
epsilon_t er den hvite støyfeiltermen på tidspunktet t
ARMA-modellen kan brukes til å modellere en lang rekke tidsseriedata . Noen eksempler inkluderer aksjekurser, økonomiske data og værdata.
Hvorfor Lstm er bedre enn ARIMA?
LSTM er en type tilbakevendende nevrale nettverk (RNN) som er godt egnet til å lære av sekvensielle data. En RNN er et nevralt nettverk som opererer på en sekvens av inndata og sender ut en sekvens av spådommer.
LSTM-nettverk er en type RNN som er godt egnet til å lære fra sekvensielle data. LSTM-nettverk er en type RNN som er godt egnet til å lære av sekvensielle data. LSTM-nettverk har en intern tilstand som gjør at de kan huske informasjon i lange perioder. Dette gjør dem ideelle for å lære fra sekvensielle data, for eksempel tidsseriedata.
ARIMA er en type statistisk modell som brukes til å forutsi fremtidige verdier for en tidsserie. ARIMA-modeller er en type lineære modeller, og de er generelt mindre nøyaktige enn ikke-lineære modeller som LSTM-nettverk.
LSTM-nettverk er generelt mer nøyaktige enn ARIMA-modeller fordi de er i stand til å lære av dataene på en mer fleksibel måte. LSTM-nettverk er i stand til å lære av dataene på en mer fleksibel måte.