Autoregressive Integrierte Moving Average (Arima) Modelle Für Geburt Vorhersage

(Veraltet) Forecasting - Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Der Microsoft DataMarket wird in den Ruhestand versetzt und diese API wurde veraltet. Dieser Dienst implementiert Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), um Prognosen basierend auf den vom Benutzer bereitgestellten historischen Daten zu erzeugen. Wird die Nachfrage nach einem bestimmten Produkt in diesem Jahr erhöhen Kann ich meine Produktverkäufe für die Weihnachtszeit vorhersagen, damit ich mein Inventar effektiv planen kann Vorhersagemodelle sind geeignet, solche Fragen anzusprechen. Angesichts der bisherigen Daten untersuchen diese Modelle versteckte Trends und Saisonalität, um zukünftige Trends vorherzusagen. Probieren Sie Azure Machine Learning kostenlos aus Keine Kreditkarten - oder Azure-Abo erforderlich. Erste Schritte gt Dieser Webservice kann von Benutzern potentiell über eine mobile App, über eine Website oder sogar auf einem lokalen Computer verbraucht werden. Aber der Zweck des Web-Service ist auch als Beispiel dafür dienen, wie Azure Machine Learning verwendet werden, um Web-Services auf R-Code zu erstellen. Mit nur wenigen Zeilen von R-Code und Klicks einer Schaltfläche in Azure Machine Learning Studio kann ein Experiment mit R-Code erstellt und als Web-Service veröffentlicht werden. Der Webservice kann dann auf dem Azure Marketplace veröffentlicht und von Benutzern und Geräten auf der ganzen Welt konsumiert werden, ohne dass eine Infrastruktureinrichtung vom Autor des Webdienstes eingerichtet wurde. Verbrauch von Web-Service Dieser Dienst akzeptiert 4 Argumente und berechnet die ARIMA-Prognosen. Die Eingabeargumente sind: Frequenz - Zeigt die Häufigkeit der Rohdaten an (täglich wöchentlich jährlich jährlich). Horizont - Zukunft Prognose Zeitrahmen. Datum - Hinzufügen in die neuen Zeitreihendaten für die Zeit. Wert - Hinzufügen in die neuen Zeitreihendatenwerte. Die Ausgabe des Dienstes ist die berechnete Prognosewerte. Proben-Eingang könnte sein: Frequenz - 12 Horizon - 12 Datum - 115201221520123152012415201251520126152012715201281520129152012101520121115201212152012 115201321520133152013415201351520136152013715201381520139152013101520131115201312152013 115201421520143152014415201451520146152014715201481520149152014 Value - 3.4793.683.8323.9413.7973.5863.5083.7313.9153.8443.6343.5493.5573.7853.7823.6013.5443.5563.653.7093.6823.511 3.4293.513.5233.5253.6263.6953.7113.7113.6933 .5713.509 Dieser Dienst, wie auf dem Azure-Marktplatz gehostet, ist ein OData-Dienst, den diese über POST - oder GET-Methoden aufgerufen werden können. Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Dienst in einer automatisierten Weise zu verbrauchen (eine Beispiel-App ist hier). Starten des C-Codes für den Web-Service-Verbrauch: Erstellung des Web-Service Dieser Webservice wurde unter Verwendung von Azure Machine Learning erstellt. Für eine kostenlose Testversion sowie Einführungsvideos zum Erstellen von Experimenten und zum Veröffentlichen von Webdiensten. Sehen Sie bitte azureml. Unten ist ein Screenshot des Experiments, das den Webdienst und den Beispielcode für jedes der Module im Experiment erstellt hat. Aus Azure Machine Learning wurde ein neues Blindversuch erstellt. Beispiel-Eingangsdaten wurden mit einem vordefinierten Datenschema hochgeladen. Verbunden mit dem Datenschema ist ein Execute R Script-Modul, das das ARIMA-Prognosemodell mithilfe von Auto. arima - und Prognosefunktionen aus R erzeugt. Experimentfluss: Einschränkungen Dies ist ein sehr einfaches Beispiel für die ARIMA-Prognose. Wie aus dem obigen Beispielcode ersichtlich, ist keine Fehlererfassung implementiert, und der Dienst geht davon aus, dass alle Variablen kontinuierliche positive Werte sind und die Frequenz eine ganze Zahl größer als 1 sein sollte. Die Länge der Datums - und Wertvektoren sollte dieselbe sein . Die Datumsvariable sollte dem Format mmddyyyy folgen. Für häufig gestellte Fragen zum Verbrauch des Webdienstes oder zur Veröffentlichung auf dem Markt, siehe hier. A RIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. Univariate (Einzelvektor) ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukünftigen Werte einer Serie, die vollständig auf ihrer eigenen Trägheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose mit mindestens 40 historischen Datenpunkten. Es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten eine stabile oder konsistente Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausreißern zeigt. Manchmal nennt man Box-Jenkins (nach den ursprünglichen Autoren), ARIMA ist in der Regel überlegen exponentielle Glättung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil. Wenn die Daten kurz oder stark flüchtig sind, kann eine gewisse Glättungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht über mindestens 38 Datenpunkte verfügen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik ist die Überprüfung der Stationarität. Stationarität impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau über Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschäftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationär. Die Daten sollten auch eine konstante Varianz in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen. Dies ist leicht zu sehen mit einer Serie, die stark saisonal und wächst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Höhen und Tiefen der Saisonalität im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritätsbedingungen erfüllt sind, können viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationarität anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden. Die Differenzierung ist eine hervorragende Möglichkeit, eine nichtstationäre Serie in eine stationäre zu transformieren. Dies geschieht durch Subtrahieren der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen. Wenn diese Transformation nur einmal zu einer Reihe erfolgt, sagen Sie, dass die Daten zuerst unterschieden wurden. Dieser Prozess im Wesentlichen eliminiert den Trend, wenn Ihre Serie wächst mit einer ziemlich konstanten Rate. Wenn es mit steigender Rate wächst, können Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten würden dann zweite differenziert werden. Autokorrelationen sind Zahlenwerte, die angeben, wie sich eine Datenreihe mit der Zeit auf sich bezieht. Genauer gesagt misst es, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden auseinander über die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzögerung bezeichnet. Zum Beispiel mißt eine Autokorrelation bei Verzögerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander in der Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzögerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander getrennt sind, über die gesamte Reihe miteinander korrelieren. Autokorrelationen können im Bereich von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe 1 gibt eine hohe positive Korrelation an, während ein Wert nahe -1 impliziert eine hohe negative Korrelation. Diese Maßnahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet. Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte für eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzögerungen. Dies wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. Die ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationären Zeitreihe als Funktion der so genannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter zu beschreiben. Diese werden als AR-Parameter (autoregessiv) und MA-Parameter (gleitende Mittelwerte) bezeichnet. Ein AR-Modell mit nur einem Parameter kann als geschrieben werden. X (t) A (1) X (t-1) E (t) wobei X (t) Zeitreihen A (1) der autoregressive Parameter der Ordnung 1 X (t-1) (T) der Fehlerterm des Modells Dies bedeutet einfach, dass jeder gegebene Wert X (t) durch eine Funktion seines vorherigen Wertes X (t-1) plus einen unerklärlichen Zufallsfehler E (t) erklärt werden kann. Wenn der geschätzte Wert von A (1) 0,30 betrug, dann wäre der aktuelle Wert der Reihe mit 30 seines vorherigen Wertes 1 verknüpft. Natürlich könnte die Serie auf mehr als nur einen vergangenen Wert bezogen werden. Zum Beispiel ist X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Dies zeigt an, dass der aktuelle Wert der Reihe eine Kombination der beiden unmittelbar vorhergehenden Werte ist, X (t-1) und X (t-2) zuzüglich eines Zufallsfehlers E (t). Unser Modell ist nun ein autoregressives Modell der Ordnung 2. Moving Average Models: Eine zweite Art von Box-Jenkins-Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet. Obwohl diese Modelle dem AR-Modell sehr ähnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. Bewegliche Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t stattfindet, nur auf die zufälligen Fehler, die in vergangenen Zeitperioden aufgetreten sind, dh E (t-1), E (t-2) usw. anstatt auf X (t-1), X T-2), (Xt-3) wie in den autoregressiven Ansätzen. Ein gleitendes Durchschnittsmodell mit einem MA-Begriff kann wie folgt geschrieben werden. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Der Begriff B (1) wird als MA der Ordnung 1 bezeichnet. Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur für Konventionen verwendet und in der Regel ausgedruckt Automatisch von den meisten Computerprogrammen. Das obige Modell sagt einfach, dass jeder gegebene Wert von X (t) direkt nur mit dem Zufallsfehler in der vorherigen Periode E (t-1) und mit dem aktuellen Fehlerterm E (t) zusammenhängt. Wie im Fall von autoregressiven Modellen können die gleitenden Durchschnittsmodelle auf übergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Längen erweitert werden. Die ARIMA-Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenführen. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet. Obwohl dies für eine kompliziertere Prognose-Tool macht, kann die Struktur tatsächlich simulieren die Serie besser und produzieren eine genauere Prognose. Pure Modelle implizieren, dass die Struktur nur aus AR oder MA-Parameter besteht - nicht beides. Die Modelle, die von diesem Ansatz entwickelt werden, werden in der Regel als ARIMA-Modelle bezeichnet, da sie eine Kombination aus autoregressiver (AR), Integration (I) verwenden, die sich auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung bezieht, um die Prognose zu erzeugen. Ein ARIMA-Modell wird üblicherweise als ARIMA (p, d, q) angegeben. Dies ist die Reihenfolge der autoregressiven Komponenten (p), der Anzahl der differenzierenden Operatoren (d) und der höchsten Ordnung des gleitenden Mittelwerts. Beispielsweise bedeutet ARIMA (2,1,1), dass Sie ein autoregressives Modell zweiter Ordnung mit einer ersten gleitenden Durchschnittskomponente haben, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationarität zu induzieren. Auswahl der richtigen Spezifikation: Das Hauptproblem in der klassischen Box-Jenkins versucht zu entscheiden, welche ARIMA-Spezifikation zu verwenden - i. e. Wie viele AR - und / oder MA-Parameter einzuschließen sind. Dies ist, was viel von Box-Jenkings 1976 dem Identifikationsprozeß gewidmet wurde. Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, für Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexität, die Muster sind nicht so leicht zu erkennen. Um es schwieriger zu machen, stellen Ihre Daten nur eine Probe des zugrundeliegenden Prozesses dar. Das bedeutet, dass Stichprobenfehler (Ausreißer, Messfehler etc.) den theoretischen Identifikationsprozess verzerren können. Deshalb ist die traditionelle ARIMA-Modellierung eher eine Kunst als eine Wissenschaft. Autoregressive integrierte Moving Average (ARIMA) Modelle für die Geburtsprognose quotWind-Daten von IRUSE wurden für den gesamten Zeitraum verwendet. Das Ziel dieser Arbeit war es, das hochaufgelöste Windfeld mit Hilfe der automatischen Modellierung des autoregressiven Integrated Moving Average (ARIMA) von Box-Jenkins auf der Basis von nicht aufeinanderfolgenden hochauflösenden Winddaten und aufeinanderfolgenden IRUSE-Winddaten 6, 7 zu prognostizieren. Ein nicht saisonales ARIMA-Modell wird oft gespendet (P, d, q) ist, p die Ordnung der autoaggressiven Komponente ist und q die Ordnung der gleitenden mittleren Komponente ist, die an die d-ten Differenzen der Reihe angepaßt ist. Volltext-Konferenzpapier Jan 2015 Journal der American Statistical Association Das von Box et al. (2008) umfasst eine beliebte Klasse von Modellen (siehe auch Abraham und Ledolter, 1983). Das ARIMA-Modell wurde auf die Prognose der Fruchtbarkeitsrate und der damit verbundenen Probleme von Lee (1974, 1975), Saboia (1977), McDonald (1979, 1981), angewendet. Abstract Abstract Zusammenfassung ABSTRAKT: Genaue Prognosen der altersspezifischen Fertilitätsraten sind Kritisch für Regierungspolitik, Planung und Entscheidungsfindung. Mit der Verfügbarkeit von Human Fertility Database (2011) vergleichen wir die empirische Genauigkeit der Punkt - und Intervallprognosen, die durch den Ansatz von Hyndman und Ullah (2007) und deren Varianten zur Prognose altersspezifischer Fertilitätsraten erhalten wurden. Die Analysen werden mit den altersspezifischen Fertilitätsdaten von 15 meist entwickelten Ländern durchgeführt. Die gewichtete Hyndman-Ullah-Methode liefert auf der Basis der einstufigen bis 20-stufigen Vorhersagefehlermessung die genauesten Punkt - und Intervallprognosen zur Prognose altersspezifischer Fertilitätsraten unter allen untersuchten Methoden. Volltext-Artikel Sep 2012 Han Lin Shang quotSeveral Autoren haben selbst Zeitreihenmethoden angewendet, wobei autoregressive integrierte gleitende Mittel (ARIMA) Methoden verwendet wurden, um Gesamtkirths zu prognostizieren (Dodd, 1980 McDonald, 1981 und Saboia, 1977). Während diese Bemühungen einige Einblicke in den Einsatz von Zeitreihenmethoden zur Fruchtbarkeit lieferten, ignorierten die Prognosen den Vorteil der Verwendung von Kohortenkomponenten-Methoden (Long, 1981). Zusammenfassung Abstract Zusammenfassung ABSTRAKT: Die Projektion der individuellen altersspezifischen Fertilitätsraten ist ein Prognoseproblem hoher Dimension. Dieses Dimensionalitätsproblem lösen wir durch die Verwendung parametrischer Kurven zur Annäherung der jährlichen altersspezifischen Raten und eines multivariaten Zeitreihenmodells zur Prognose der Kurvenparameter. Diese Ertragsprognosen der künftigen Fruchtbarkeitskurven, die dann verwendet werden, um altersabhängige Fruchtbarkeitsratenprognosen zu berechnen. Dies verringert die Dimensionalität des Prognoseproblems und garantiert auch, dass Langzeitprojektionen altersspezifischer Fertilitätsraten im Vergleich zu den historischen Daten eine stabile Form aufweisen. Kurzfristige Projektionen werden verbessert, indem auch einfache Techniken verwendet werden, um die Abweichungen der angepassten Kurven von den tatsächlichen Raten zu prognostizieren. Der Artikel wendet diesen Ansatz auf altersspezifische Fertilitätsdaten für US-Weiße Frauen ab 19211984 an. Die daraus resultierenden Prognosen werden untersucht, und das multivariate Modell wird verwendet, um mögliche Beziehungen zwischen den Kurvenparametern, ausgedrückt als Gesamtfruchtbarkeitsrate, dem Durchschnittsalter von Und die Standardabweichung des Alters bei der Geburt. Die einzige starke Beziehung, die gefunden wird, ist die zeitgleiche Beziehung zwischen der mittleren und der Standardabweichung des Alters bei der Geburt. Eine Variation dieses Ansatzes, in Verbindung mit dem traditionellen demographischen Urteil, wurde in einem jüngsten Satz von US-Census Bureau Bevölkerung Projektionen verwendet. Wir diskutieren diese Implementierung und vergleichen die Census Bureau Projektionen mit denen, die direkt aus dem hier vorgestellten Modell entstehen. Vollständiger Text Artikel Okt 1989 Patrick A. Thompson William R. Glocke John F. Long Robert B. Miller