Parashikimi i serive kohore ndodh kur bëni parashikime shkencore bazuar në të dhënat e stampuara kohore historike. Ai përfshin ndërtimin e modeleve përmes analizave historike dhe përdorimin e tyre për të bërë vëzhgime dhe për të nxitur vendimmarrjen strategjike në të ardhmen.
Si i përdorni seritë kohore për të parashikuar?
Parashikimi i serive kohore në R
- Hapi 1: Leximi i të dhënave dhe llogaritja e përmbledhjes bazë. …
- Hapi 2: Kontrollimi i ciklit të të dhënave të serive kohore dhe vizatimi i të dhënave të papërpunuara. …
- Hapi 3: Zbërthimi i të dhënave të serive kohore. …
- Hapi 4: Testoni stacionaritetin e të dhënave. …
- Hapi 5: Përshtatja e modelit. …
- Hapi 6: Parashikimi.
A përdoren seritë kohore për parashikimin?
Parashikimi i serive kohore është përdorimi i një modeli për të parashikuar vlerat e ardhshme bazuar në vlerat e vëzhguara më parë. Seritë kohore përdoren gjerësisht për të dhëna jo-stacionare, si ekonomike, moti, çmimi i aksioneve dhe shitjet me pakicë në këtë postim.
Cilat janë 4 komponentët e serive kohore?
Këta katër komponentë janë:
- Trend laik, i cili përshkruan lëvizjen përgjatë termit;
- Variantet sezonale, të cilat përfaqësojnë ndryshime sezonale;
- Luhatjet ciklike, të cilat korrespondojnë me variacione periodike, por jo sezonale;
- Variantet e parregullta, të cilat janë burime të tjera jo të rastësishme të variacioneve të serive.
Cili është modeli më i mirë për parashikimin e serive kohore?
Për sa i përket zbutjes eksponenciale, gjithashtu modelet ARIMA janë ndër metodat më të përdorura për parashikimin e serive kohore. Emri është një akronim për Mesatarja Lëvizëse e Integruar AutoRegressive. Në një model AutoRegresiv, parashikimet korrespondojnë me një kombinim linear të vlerave të mëparshme të ndryshores.
