Un RIMA significa autorregresivos integrados en movimiento modelos Promedio. Univariado (solo vector) ARIMA es una técnica de predicción que proyecta los valores futuros de una serie basada enteramente en su propia inercia. Su principal aplicación es en el área de predicción a corto plazo que requiere un mínimo de 40 puntos de datos históricos. Funciona mejor cuando sus datos exhibe un patrón estable o constante en el tiempo con una cantidad mínima de valores atípicos. A veces llamado Box-Jenkins (después de que los autores originales), ARIMA es generalmente superior a técnicas de suavizado exponencial cuando los datos son razonablemente largo y la correlación entre las observaciones anteriores es estable. Si los datos son de corto o muy volátiles, y luego algún método de alisado puede funcionar mejor. Si usted no tiene al menos 38 puntos de datos, se debe considerar otro método que no ARIMA. El primer paso en la aplicación de la metodología ARIMA es para comprobar si hay estacionariedad. Estacionariedad implica que la serie se mantiene en un nivel bastante constante en el tiempo. Si existe una tendencia, como en la mayoría de las aplicaciones económicas o de negocios, a continuación, sus datos no es estacionaria. Los datos también debe mostrar una varianza constante en sus fluctuaciones en el tiempo. Esto se ve fácilmente con una serie que es muy estacional y crece a un ritmo más rápido. En tal caso, las subidas y bajadas en la estacionalidad se harán más dramática en el tiempo. Sin estas condiciones de estacionariedad se cumplen, muchos de los cálculos asociados con el proceso no se puede calcular. Si una representación gráfica de los datos indica no estacionariedad, entonces debería diferencia de la serie. La diferenciación es una excelente manera de transformar una serie no estacionaria a uno estacionario. Esto se realiza restando la observación en el periodo actual de la anterior. Si esta transformación se realiza sólo una vez para una serie, se dice que los datos han sido primera diferenciados. Este proceso elimina esencialmente la tendencia si la serie está creciendo a un ritmo bastante constante. Si está creciendo a un ritmo creciente, se puede aplicar el mismo procedimiento y la diferencia de los datos de nuevo. Sus datos serían entonces segundo diferenciada. Autocorrelaciones son valores numéricos que indican cómo una serie de datos está relacionado con sí mismo en el tiempo. Más precisamente, se mide la fuerza con los valores de datos en un número especificado de periodos aparte se correlacionan entre sí en el tiempo. El número de períodos separados generalmente se llama el retraso. Por ejemplo, una autocorrelación en medidas de retardo 1 cómo valora 1 periodo aparte están correlacionados entre sí a lo largo de la serie. Una autocorrelación en el retraso de 2 medidas de cómo los datos de dos períodos separados están correlacionadas en toda la serie. Autocorrelaciones pueden variar 1--1. Un valor cercano a 1 indica una correlación positiva alta, mientras que un valor cercano a -1 indica una correlación negativa alta. Estas medidas son más a menudo evaluados a través de representaciones gráficas llamadas correlagrams. Un correlagram representa los valores de autocorrelación para una serie dada en diferentes retardos. Esto se conoce como la función de autocorrelación y es muy importante en el método ARIMA. metodología ARIMA intenta describir los movimientos de una serie de tiempo estacionaria en función de lo que se denomina autorregresivo y moviendo parámetros medios. Estos se conocen como parámetros AR (autoregessive) y los parámetros MA (promedios móviles). Un modelo AR con sólo 1 de parámetros se puede escribir como. X (t) Un (1) X (t-1) E (t) en la que X (t) de series de tiempo bajo investigación Un (1) el parámetro autorregresivo de orden 1 X (t-1) las series de tiempo se retrasó 1 periodo E (t) el término de error del modelo Esto simplemente significa que cualquier valor dado de X (t) puede explicarse por alguna función de su valor anterior, X (t-1), además de algunos errores aleatorios inexplicable, E (t). Si el valor estimado de A (1) fue 0,30, entonces el valor actual de la serie estaría relacionado con 30 de su valor hace 1 período. Por supuesto, la serie podría estar relacionado con más de un valor pasado. Por ejemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Esto indica que el valor actual de la serie es una combinación de los dos valores inmediatamente anteriores, X (t-1) y X (t-2), además de algunos al azar de error e (t). Nuestro modelo es ahora un modelo autorregresivo de orden 2. Mover Modelos Promedio: Un segundo tipo de modelo de Box-Jenkins se llama un modelo de media móvil. Aunque estos modelos son muy similares al modelo AR, el concepto detrás de ellos es muy diferente. Móviles parámetros medios relacionan lo que ocurre en el período t sólo a los errores aleatorios que ocurrieron en periodos pasados, es decir, E (t-1), E (t-2), etc en lugar de X (t-1), X ( t-2), (Xt-3) como en los enfoques autorregresivos. Un modelo de media móvil con un término MA se puede escribir de la siguiente manera. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) El término B (1) se llama un MA de orden 1. El signo negativo delante del parámetro se utiliza para la única convención y por lo general se imprime a cabo automáticamente por la mayoría de los programas de ordenador. El modelo anterior simplemente dice que cualquier valor dado de X (t) está directamente relacionado solamente con el error aleatorio en el periodo anterior, E (t-1), y con el término de error actual, E (t). Como en el caso de los modelos autorregresivos, los modelos de media móvil se pueden extender a estructuras de orden superior que cubren diferentes combinaciones y en movimiento longitudes medias. metodología ARIMA también permite que los modelos que se construirán que incorporan tanto autorregresivo y moviendo parámetros medios juntos. Estos modelos se conocen como modelos mixtos a menudo. Aunque esto lo convierte en una herramienta de pronóstico más complicado, de hecho, la estructura puede simular la serie mejor y producir un pronóstico más exacto. modelos puros implican que la estructura se compone sólo de los parámetros AR o MA - no ambas. Los modelos desarrollados por este enfoque generalmente se llaman los modelos ARIMA, ya que utilizan una combinación de autorregresivo (AR), la integración (I) - refiriéndose al proceso de diferenciación inversa para producir el pronóstico, y moviendo las operaciones promedio (MA). Un modelo ARIMA se indica generalmente como ARIMA (p, d, q). Esto representa el orden de los componentes autorregresivos (P), el número de operadores de diferenciación (d), y el más alto orden del plazo de media móvil. Por ejemplo, ARIMA (2,1,1) significa que usted tiene un modelo de segundo orden autorregresivo de primer orden con un componente promedio cuya serie se ha diferenciado una vez para inducir estacionariedad en movimiento. Recogiendo la Especificación de la derecha: El principal problema en la clásica Box-Jenkins está tratando de decidir qué especificación ARIMA utilizar - i. e. cuántos parámetros AR y / o MA que incluyen. Esto es lo que gran parte de la caja-Jenkings 1976 se dedicó al proceso de identificación. Dependía de gráfica y numérica eva - luación de la autocorrelación de la muestra y las funciones de autocorrelación parcial. Bueno, para sus modelos básicos, la tarea no es demasiado difícil. Cada uno tiene funciones de autocorrelación que se ven de cierta manera. Sin embargo, cuando se sube en la complejidad, los patrones no se detectan tan fácilmente. Para hacer las cosas más difíciles, los datos representan solamente una muestra del proceso subyacente. Esto significa que los errores de muestreo (valores atípicos, error de medición, etc.) pueden distorsionar el proceso de identificación teórica. Es por ello que la modelización ARIMA tradicional es más un arte que una science. Forecasting - autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) Este servicio implementa autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) para producir predicciones basadas en los datos históricos proporcionados por el usuario. Será la demanda de un producto específico aumentará este año ¿Puedo predecir mis ventas de productos para la temporada de Navidad, de modo que pueda planificar de manera efectiva mis modelos de previsión de inventario son aptos para hacer frente a tales preguntas. Teniendo en cuenta los datos del pasado, estos modelos examinan las tendencias ocultas y estacionalidad para predecir las tendencias futuras. Trate Azure Machine Learning gratis Sin tarjeta de crédito o suscripción Azure es necesario. Comience ahora gt Este servicio web podría ser consumido por los usuarios potencialmente a través de una aplicación móvil, a través de un sitio web, o incluso en un equipo local, por ejemplo. Sin embargo, el propósito del servicio web es también para servir como un ejemplo de cómo Azure aprendizaje automático se puede utilizar para crear servicios web en la parte superior de código R. Con sólo unas pocas líneas de código R y clics de un botón dentro de Azure Machine Learning Studio, un experimento puede ser creado con código R y publicado como un servicio web. El servicio web a continuación, se puede publicar en el mercado Azure y consumida por los usuarios y dispositivos en todo el mundo sin ninguna configuración de la infraestructura por el autor del servicio web. El consumo de servicios web Este servicio acepta 4 argumentos y calcula las previsiones ARIMA. Los argumentos de entrada son: Frecuencia - Indica la frecuencia de los datos en bruto (diario / semanal / mensual / trimestral / anual). Horizonte - El futuro del pronóstico del plazo mencionado. Fecha - Agregar a los nuevos datos de series de tiempo para el tiempo. Valor - Agregar a los nuevos valores de los datos de series temporales. La salida del servicio es los valores de pronóstico calculados. de entrada de ejemplo podría ser: Frecuencia - 12 Horizon - 12 Fecha - 1/15/20122/15/20123/15/20124/15/20125/15/20126/15/20127/15/20128/15/20129/15/201210 / 15/201211/15/201212/15/2012 1/15/20132/15/20133/15/20134/15/20135/15/20136/15/20137/15/20138/15/20139/15/201310 / 15/201311/15/201312/15/2013 1/15/20142/15/20143/15/20144/15/20145/15/20146/15/20147/15/20148/15/20149/15/2014 Valor - 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 Este servicio, como se encuentra alojado en el Azure Marketplace, es un servicio de OData éstas podrán ser llamado a través de los métodos POST o GET. Existen múltiples formas de consumir el servicio de forma automatizada (es una aplicación ejemplo aquí). A partir de código C para el consumo de servicios web: Creación de un servicio web de este servicio web se ha creado usando Azure aprendizaje automático. Para obtener una versión de prueba gratuita, así como vídeos introductorios en la creación de experimentos y publicar servicios web. consulte azules / ml. A continuación se muestra una captura de pantalla del experimento que creó el código de servicio web y un ejemplo para cada uno de los módulos del experimento. Desde dentro de Azure aprendizaje automático, se ha creado un nuevo experimento en blanco. datos de entrada de la muestra se ha cargado con un esquema de datos predefinida. Vinculados al esquema de datos es un módulo Ejecutar secuencias de comandos R, que genera el modelo de pronóstico ARIMA mediante el uso de funciones auto. arima y las previsiones de flujo Experimento R.: Módulo 1: Módulo 2: Limitaciones Este es un ejemplo muy simple para la predicción ARIMA. Como puede verse a partir del código ejemplo anterior, la captura se lleva a cabo sin error, y el servicio se supone que todas las variables son valores continuos / positivos y la frecuencia debe ser un número entero mayor que 1. La longitud de los vectores de valor de fecha y debe ser lo mismo. La variable de fecha debe ajustarse al formato dd / mm / aaaa. FAQ Para las preguntas más frecuentes sobre el consumo del servicio web o la publicación de mercado, ver aquí. Documentation es la media no condicional del proceso, y x03C8 (L) es un polinomio de grado infinito-racional operador de rezago, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Nota: la propiedad constante de un objeto modelo Arima corresponde a c. y no la media incondicional 956. Por Wolds descomposición 1. La ecuación 5-12 corresponde a un proceso estocástico estacionario proporciona los coeficientes x03C8 i son absolutamente sumable. Este es el caso cuando el polinomio AR, x03D5 (L). es estable . decir, considerando todas sus raíces se encuentran fuera del círculo unitario. Además, el proceso es causal proporcionan el polinomio MA es invertible. decir, considerando todas sus raíces se encuentran fuera del círculo unitario. Caja de herramientas de la econometría hace cumplir la estabilidad y invertibilidad de los procesos ARMA. Cuando se especifica el uso de un modelo ARMA Arima. se produce un error si se introduce coeficientes que no corresponden a un polinomio AR MA polinómica o invertible estable. Del mismo modo, la estimación de estacionariedad impone restricciones y invertibilidad durante la estimación. Referencias 1 Wold, H. Un estudio en el análisis de estacionario de series temporales. Uppsala, Suecia: Almqvist amp Wiksell, 1938. Seleccione su CountryAutoregressive Simulación-media móvil (primer orden) DETALLES La demostración está configurado de tal manera que la misma serie aleatoria de puntos se utiliza no importa cómo las constantes y son variados. Sin embargo, cuando se pulsa el botón quotrandomizequot, se generará y se utiliza una nueva serie aleatoria. Manteniendo la serie aleatoria idéntica permite al usuario ver exactamente los efectos sobre la serie ARMA de los cambios en las dos constantes. La constante se limita a (-1,1), ya que la divergencia de los resultados de la serie ARMA cuando. La demostración es para un proceso de primer orden solamente. AR términos adicionales permitirían a la serie más compleja que se genere, mientras que los términos MA adicionales aumentarían el alisado. Para una descripción detallada de los procesos ARMA, véase, por ejemplo, G. Box, G. M. Jenkins, y G. Reinsel, análisis de series temporales: predicción y control. 3ª ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. RELACIONADOS LINKSMicrosoft de serie temporal de Referencia técnica del algoritmo aplica a: SQL Server 2016 El algoritmo de serie temporal de Microsoft incluye dos algoritmos independientes para el análisis de series de tiempo: el algoritmo ARTXP, que se introdujo en SQL Server 2005, está optimizado para predecir el siguiente valor probable de una serie. El algoritmo ARIMA se añadió en SQL Server 2008 para mejorar la precisión de la predicción a largo plazo. Por defecto, Analysis Services utiliza cada algoritmo separado para entrenar el modelo y, a continuación combina los resultados para obtener la mejor predicción para un número variable de predicciones. También puede optar por utilizar sólo uno de los algoritmos, en base a sus datos y los requisitos de predicción. En SQL Server 2008 Enterprise, también puede personalizar el punto de corte que controla la mezcla de algoritmos durante la predicción. En este tema se proporciona información adicional acerca de cómo se implementa cada algoritmo, y cómo se puede personalizar el algoritmo mediante el establecimiento de parámetros para afinar los análisis y la predicción de resultados. Microsoft Research desarrolló el algoritmo ARTXP original que se utilizó en SQL Server 2005, basando la aplicación en el algoritmo de árboles de decisión de Microsoft. Por lo tanto, el algoritmo ARTXP puede ser descrito como un modelo de árbol de autorregresivo para la representación de datos de series de tiempo periódicos. Este algoritmo se refiere un número variable de artículos pasados a cada elemento actual que se está prediciendo. El nombre ARTXP deriva del hecho de que se aplica el método del árbol autorregresivo (un algoritmo ART) a múltiples estados anteriores desconocidos. Para una explicación más detallada del algoritmo ARTXP, consulte Modelos autorregresivos de árboles para el análisis de series de tiempo. El algoritmo ARIMA fue introducido en el algoritmo de serie temporal de Microsoft SQL Server 2008 para mejorar la predicción a largo plazo. Es una implementación del proceso para el cálculo de promedios móviles integrados autorregresivos que fue descrito por Box y Jenkins. La metodología ARIMA hace que sea posible determinar las dependencias en las observaciones tomadas secuencialmente en el tiempo, y puede incorporar choques aleatorios como parte del modelo. El método ARIMA también es compatible con la estacionalidad multiplicativa. Los lectores que deseen obtener más información sobre el algoritmo ARIMA se les anima a leer el trabajo seminal por Box y Jenkins esta sección está destinada a proporcionar detalles específicos sobre cómo la metodología ARIMA se ha implementado en el algoritmo de serie temporal de Microsoft. Por defecto, el algoritmo de serie temporal de Microsoft utiliza ambos métodos, ARTXP y ARIMA, y combina los resultados para mejorar la precisión de la predicción. Si sólo desea utilizar un método específico, puede establecer los parámetros del algoritmo para utilizar sólo o únicamente ARTXP ARIMA, o para controlar cómo se combinan los resultados de los algoritmos. Tenga en cuenta que el algoritmo ARTXP apoya predicción cruzada, pero el algoritmo ARIMA no lo hace. Por lo tanto, la predicción cruzada sólo está disponible cuando se utiliza una mezcla de algoritmos, o cuando se configura el modelo a utilizar únicamente ARTXP. Esta sección presenta algunos de los términos necesarios para comprender el modelo ARIMA, y se analiza la implementación específica de diferenciación en el algoritmo de serie temporal de Microsoft. Para una explicación completa de estos términos y conceptos, se recomienda una revisión de Box y Jenkins. Un término es un componente de una ecuación matemática. Por ejemplo, un término en una ecuación polinómica podría incluir una combinación de variables y constantes. La fórmula ARIMA que se incluye en el algoritmo de serie temporal de Microsoft utiliza tanto autorregresivo y términos de medias móviles. modelos de series de tiempo pueden ser estacionario o no estacionario. modelos estacionarios son los que revertir a una media, aunque podrían tener ciclos, mientras que los modelos no estacionarios no tienen un enfoque de equilibrio y están sujetas a una mayor variación o cambio introducido por choques. o variables externas. El objetivo de la diferenciación es hacer una serie de tiempo se estabilizan y se convierten en artículos de papelería. El orden de diferencia representa el número de veces que la diferencia entre los valores se da por una serie de tiempo. El algoritmo de serie temporal de Microsoft funciona tomando los valores de una serie de datos y de intentar ajustar los datos a un patrón. Si la serie de datos no son ya parado, el algoritmo se aplica un orden de diferencia. Cada aumento en el orden de la diferencia tiende a hacer que la serie de tiempo más estacionaria. Por ejemplo, si usted tiene la serie de tiempo (Z1, Z2,, Zn) y realizar cálculos utilizando un orden de diferencia, obtener una nueva serie (y1, y2 ,. in-1), donde yi zi1-zi. Cuando la orden de diferencia es 2, el algoritmo genera otra serie (x1, x2,, xn-2), basado en la serie y que se deriva de la ecuación de primer orden. La cantidad correcta de diferenciación depende de los datos. Una sola orden de diferenciación es más común en los modelos que muestran una tendencia constante de una segunda orden de diferenciación puede indicar una tendencia que varía con el tiempo. De manera predeterminada, el orden de la diferencia utilizado en el algoritmo de Microsoft Tiempo de la serie es -1, lo que significa que el algoritmo detectará automáticamente el mejor valor para el fin de diferencia. Por lo general, la adecuada relación es 1 (cuando se requiere de diferenciación), pero bajo ciertas circunstancias, el algoritmo aumentará ese valor hasta un máximo de 2. El algoritmo de serie temporal de Microsoft determina el orden óptimo diferencia ARIMA utilizando los valores autorregresivos. El algoritmo examina los valores de RA y establece un parámetro oculto, ARIMAARORDER, lo que representa el orden de los términos AR. Este parámetro oculto, ARIMAARORDER, tiene un rango de valores de -1 a 8. En el valor predeterminado de -1, el algoritmo seleccionará automáticamente el orden de diferencia correspondiente. Cada vez que el valor de ARIMAARORDER es mayor que 1, el algoritmo multiplica la serie de tiempo por un término polinomio. Si un término de la fórmula polinómica resuelve a una raíz de 1 o cerca de 1, el algoritmo intenta preservar la estabilidad del modelo mediante la eliminación de la expresión y el aumento de la orden de diferencia en 1. Si la orden de diferencia se encuentra ya en el máximo, el término se elimina y el fin diferencia no cambia. Por ejemplo, si el valor de AR 2, el AR término del polinomio resultante podría tener este aspecto: 1 1.4B .45B2 (1- .9B) (1- 0.5B). Nota El término (1- .9B) que tiene una raíz de alrededor de 0,9. El algoritmo elimina este término de la fórmula polinómica pero no puede aumentar el orden diferencia por uno debido a que ya está en el valor máximo de 2. Es importante tener en cuenta que la única manera que se puede forzar un cambio con el fin diferencia es utilizar el parámetro no compatible, ARIMADIFFERENCEORDER. Este parámetro oculto controla cuántas veces el algoritmo lleva a cabo la diferenciación de las series de tiempo, y se puede configurar escribiendo un parámetro de algoritmo personalizado. Sin embargo, no se recomienda que cambie este valor a menos que esté preparado para experimentar y está familiarizado con los cálculos implicados. También tenga en cuenta que actualmente no existe ningún mecanismo, incluyendo parámetros ocultos, para que pueda controlar el umbral en el que se desencadena el aumento con el fin diferencia. Por último, cabe destacar que la fórmula descrita anteriormente es el caso simplificado, sin evidencia de estacionalidad. Si se proporcionan consejos estacionalidad, a continuación, un polinomio AR término independiente se añade a la izquierda de la ecuación para cada pista estacionalidad, y se aplica la misma estrategia para eliminar términos que podrían desestabilizar la serie diferenciada.
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