Басневые функции - теоретические вопросы - PullRequest
0 голосов
/ 07 апреля 2020

Моя магистерская работа посвящена прогнозированию здоровья, и я использую R (fable, fabletools, fasster) для реализации методов. Для теоретической части диссертации мне нужно знать эвристику и теоретические основы каждой функции, которую я использую. Я использовал Прогнозирование: принципы и практика Роба Дж. Хиндмана и Джорджа Атанасопулоса, и я уже прочитал R-документацию по этим функциям, но у меня все еще есть некоторые сомнения.

Мне нужна информация, например, что Теоретический метод, которым они следуют (ARIMA, Скользящие средние, ANN, и т. д. c), математическое выражение, которое они используют, и способ определения, какой метод лучше всего подходит (для автоматических c методов): я использую следующие методы и собрал несколько информация о каждом. Я новичок в этой области, и мне нужна помощь. Это правильно? Кто-нибудь может добавить что-нибудь еще о любой из функций?

ARIMA() - MSARIMA model (meaning an ARIMA model that is sensible to seasonality and can take into account several external regressors:
SNAIVE()- Linear regression with seasonality;
NNETAR() - ANN model;
fasster()
ETS() 

Заранее спасибо!

1 Ответ

1 голос
/ 14 апреля 2020

В цитируемой вами книге содержится информация о том, как рассчитываются прогнозы SNAIVE, NNETAR, ETS и ARIMA. Это объясняет, что для классов моделей, таких как ETS и ARIMA, AI Cc используется для выбора конкретной модели. Это дает уравнения для всех этих методов. Пожалуйста, прочтите его.

fasster () - это новый метод, который еще не полностью документирован. Файл readme (https://github.com/tidyverts/fasster) предоставляет некоторую информацию, и есть выступление автора (https://www.youtube.com/watch?v=6YlboftSalY), объясняющее структуру моделирования пространства состояний.

...