Пропуски в данных

2 сообщения / 0 новых
Последнее сообщение
Пропуски в данных

Здравствуйте!

 

  Есть необходимость прогноза по крайне разряженным данным:

   1. значений может быть в разы меньше пропусков;

    2. значений может быть очень мало;

    3. значения могут порождать вырожденную матрицу при нахождении коэффициентов регрессии.

   Скажите, пожалуйста, применимы ли в таких случаях какие-либо методы прогнозирования и, если да, то какова методика? Цель - получить прогноз в районе 10-15% ошибки. 

 

   И еще вопрос: как, в общем случае, найти факторы, влияющие на значение временного ряда(X в SARIMAX)?

 

Спасибо.

Добрый день! Я бы не стала

Добрый день! Я бы не стала связываться с таким прогнозом: непонятно, на чем его строить и как проверять его корректность.

Про факторы, влияющие на значения временного ряда, я писала уже в Модель прогнозирования ARIMAX: расширение. Начинать нужно с перечня того, какие данные у вас в принципе есть. И далее понять, по каким данным у вас есть не просто факт, а прогноз на соответствующий период. Потому что для использования фактора в модели, скажем ARIMAX, нужен его (этого фактора) прогноз на соответствующий период. С этим обычно большие проблемы!

----------------------
Ирина Чучуева,
команда Математического бюро

2010 - 2017 © Математическое бюро

Все права защищены в соответствии с законодательством РФ

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт обязательна