תחזית סדרת זמן מתרחשת כאשר אתה עושה תחזיות מדעיות המבוססות על נתונים היסטוריים עם חותמת זמן. זה כולל בניית מודלים באמצעות ניתוח היסטורי ושימוש בהם כדי לבצע תצפיות ולהניע קבלת החלטות אסטרטגיות עתידיות.
איך אתה משתמש בסדרות זמן כדי לחזות?
תחזית סדרת זמן ב-R
- שלב 1: קריאת נתונים וחישוב סיכום בסיסי. …
- שלב 2: בדיקת המחזור של נתוני סדרות זמן ושרטוט הנתונים הגולמיים. …
- שלב 3: פירוק נתוני סדרת הזמן. …
- שלב 4: בדוק את נייחות הנתונים. …
- שלב 5: התאמת הדגם. …
- שלב 6: חיזוי.
האם סדרות זמן משמשות לחיזוי?
תחזית סדרת זמן היא שימוש במודל לניבוי ערכים עתידיים על סמך ערכים שנצפו בעבר. סדרות זמן נמצאות בשימוש נרחב עבור נתונים לא נייחים, כמו כלכלה, מזג אוויר, מחירי מניות ומכירות קמעונאיות בפוסט הזה.
מהם ארבעת המרכיבים של סדרות זמן?
ארבעת הרכיבים האלה הם:
- מגמה חילונית, המתארת את התנועה לאורך המונח;
- וריאציות עונתיות, המייצגות שינויים עונתיים;
- תנודות מחזוריות, המתאימות לשינויים תקופתיים אך לא עונתיים;
- ווריאציות לא סדירות, שהן מקורות אחרים לא אקראיים של וריאציות של סדרות.
מהו המודל הטוב ביותר לחיזוי סדרות זמן?
באשר להחלקה אקספוננציאלית, גם ARIMA הם בין הגישות הנפוצות ביותר לחיזוי סדרות זמן.השם הוא ראשי תיבות של AutoRegressive Integrated Moving Average. במודל AutoRegressive התחזיות מתאימות לשילוב ליניארי של ערכי העבר של המשתנה.
