การพยากรณ์อนุกรมเวลาเกิดขึ้น เมื่อคุณทำการคาดคะเนทางวิทยาศาสตร์ตามข้อมูลที่ประทับเวลาในอดีต มันเกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองผ่านการวิเคราะห์ทางประวัติศาสตร์ และใช้พวกมันในการสังเกตการณ์และขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในอนาคต
คุณใช้อนุกรมเวลาในการคาดการณ์อย่างไร
พยากรณ์อนุกรมเวลาในอาร์
- ขั้นตอนที่ 1: อ่านข้อมูลและคำนวณสรุปพื้นฐาน …
- ขั้นตอนที่ 2: ตรวจสอบวงจรของข้อมูลอนุกรมเวลาและพล็อตข้อมูลดิบ …
- ขั้นตอนที่ 3: การสลายตัวของข้อมูลอนุกรมเวลา …
- ขั้นตอนที่ 4: ทดสอบความคงที่ของข้อมูล …
- ขั้นตอนที่ 5: ติดตั้งโมเดล …
- ขั้นตอนที่ 6: การพยากรณ์
อนุกรมเวลาที่ใช้ในการพยากรณ์
การพยากรณ์อนุกรมเวลาคือ การใช้แบบจำลองเพื่อทำนายค่าในอนาคตตามค่าที่สังเกตได้ก่อนหน้านี้ อนุกรมเวลานี้ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับข้อมูลที่ไม่อยู่กับที่ เช่น เศรษฐกิจ สภาพอากาศ ราคาหุ้น และการขายปลีกในโพสต์นี้
อนุกรมเวลา 4 อย่างมีอะไรบ้าง
สี่องค์ประกอบนี้คือ:
- กระแสโลกที่บรรยายความเคลื่อนไหวตลอดเทอม
- รูปแบบตามฤดูกาลซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล
- ความผันผวนของวัฏจักรซึ่งสอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลแต่ไม่เปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล
- รูปแบบที่ไม่สม่ำเสมอ ซึ่งเป็นแหล่งรูปแบบอื่น ๆ ของซีรีส์ที่ไม่สุ่มตัวอย่าง
รูปแบบใดดีที่สุดสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา
สำหรับการปรับแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล เช่น รุ่น ARIMA เป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาชื่อนี้เป็นคำย่อของ AutoRegressive Integrated Moving Average ในแบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติ การคาดการณ์จะสอดคล้องกับการรวมกันเชิงเส้นของค่าในอดีตของตัวแปร