پیش‌بینی سری‌های زمانی زمانی اتفاق می‌افتد که پیش‌بینی‌های علمی بر اساس داده‌های مهر شده با زمان تاریخی انجام می‌دهید. این شامل ساخت مدل‌هایی از طریق تحلیل تاریخی و استفاده از آن‌ها برای انجام مشاهدات و هدایت تصمیم‌گیری استراتژیک در آینده است.
چگونه از سری های زمانی برای پیش بینی استفاده می کنید؟
پیش‌بینی سری‌های زمانی در R
- مرحله 1: خواندن داده ها و محاسبه خلاصه اولیه. …
- مرحله 2: بررسی چرخه داده های سری زمانی و رسم داده های خام. …
- مرحله 3: تجزیه داده های سری زمانی. …
- مرحله 4: ثابت بودن داده ها را آزمایش کنید. …
- مرحله 5: برازش مدل. …
- مرحله 6: پیش بینی.
آیا سری های زمانی برای پیش بینی استفاده می شود؟
پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده از یک مدل برای پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس مقادیر مشاهده‌شده قبلی است. سری های زمانی به طور گسترده برای داده های غیر ثابت، مانند اقتصادی، آب و هوا، قیمت سهام، و فروش خرده فروشی در این پست استفاده می شود.
4 جزء سری های زمانی چیست؟
این چهار جزء عبارتند از:
- روند سکولار، که جنبش را در طول اصطلاح توصیف می کند؛
- تغییرات فصلی، که نشان دهنده تغییرات فصلی است؛
- نوسانات چرخه ای، که مربوط به تغییرات دوره ای اما نه فصلی است؛
- تغییرهای نامنظم، که دیگر منابع غیرتصادفی تغییرات سری هستند.
بهترین مدل برای پیش‌بینی سری‌های زمانی چیست؟
درمورد هموارسازی نمایی، مدل های ARIMA نیز جزو پرکاربردترین رویکردها برای پیش بینی سری های زمانی هستند.نام مخفف AutoRegressive Integrated Moving Average است. در یک مدل AutoRegressive، پیش‌بینی‌ها با ترکیب خطی مقادیر گذشته متغیر مطابقت دارد.
