ISF 2018, Болдер, США

В этом году я презентовал исследование, являющееся продолжением того, что я докладывал в прошлом году в Австралии. Название презентации — «Forecasting intermittent data with complex patterns» (Прогнозирование прерывистых данных со сложными тенденциями). В этом исследовании мы разработали модель с логистической вероятностью, которая позволяет вылавливать сложные паттерны в переменной «появления спроса». Фактически с помощью нехитрых преобразований […]

Сравнение аддитивной и мультипликативной регрессий с помощью AIC в R

Один из основных принципов, которому учат студентов в курсе статистикик заключается в том, что сравнение регрессионных моделей с помощью информационных критериев возможно только в том случае, когда выходная переменная в моделях одинаковая. Например, модель с выходной переменной \(\log(y_t)\) не может быть сравнена с моделью с \(y_t\) с помощью AIC. Причина в том, что переменные имеют […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 4. Экзогенные переменные. Продвинутый уровень

В прошлый раз мы рассмотрели основы по работе с экзогенными переменными в функциях пакета smooth. Сегодня мы поговорим о более продвинутых вещах. Но прежде чем перейти к ним, нам нужно поговорить о вспомогательных функциях, которые реализованы в пакете greybox и используются в smooth. Первая из них называется xregExpander() и позволяет генерировать лаговые переменные на основе […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 3. Экзогенные переменные. Основы

Одно из преимуществ функций пакета smooth — это возможность использовать экзогенные переменные (регрессоры). Это потенциально может привести к росту точности прогнозов, в случае, если у вас в распоряжении есть хорошие оценки будущих значений включённых переменных. Например, в случае с ритейлом в качестве экзогенной переменной может выступать наличие акции в магазине («купите один шампунь, получите ящик […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 2. Оценка параметров

Прежде чем мы приступим к обсуждению сегоднешней темы, я бы рекомендовал обратиться к статье «Элементы математической статистики, проверка гипотез» электронного учебника — нам понадобятся сегодня такие понятия, как несмещённость, эффективность и состоятельность. Здесь их лишний раз обсуждать нехочется. Кроме того, многое, что мы рассмотрим сегодня, уже описано в главах «Простые методы оценки параметров моделей» и […]

Multiplicative State-Space Models for Intermittent Time Series

Мы с Джоном Бойланом работали последний год над статьёй по модели пространства состояний для прерывистых данных. Эту статью мы отправили в IJF, и, пока мы ждём ответа, я решил опубликовать рабочую версию статьи. Вот аннотация статьи на английском: Intermittent demand forecasting is an important supply chain task, which is commonly done using methods based on […]

smooth v2.0.0. Что нового

Вы не поверите! Пакет smooth для R обновился до версии 2.0.0 и теперь доступен в CRAN. Такой красивый номер в версии не часто встречается, поэтому я решил немного написать о том, что же нового появилось в пакете. Во-первых, в пакете есть новая функция, ves() — Векторное Экспоненциальное Сглаживание. Эта модель позволяет оценивать несколько рядов одновременно […]

Пакет «smooth» для R. Общие параметры. Часть 1. Прогнозные интервалы

Предыдущие 6 статей мы обсуждали основные свойства функции es(). Пришло время двигаться дальше. Начиная с этой статьи мы обсудим параметры, общие для всех функций, реализованных в пакете smooth. К таким функциям относятся: es(), ssarima(), ces(), ges() и sma(). Однако, беря во внимание, что на данный момент мы обсудили только экспоненциальное сглаживанием, все примеры мы будем […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 6. О том, как происходит оптимизация параметров

Теперь, когда мы обсудили основные черты функции es(), мы можем перейти к тому, как оптимизационный механизм работает, как параметры ограничиваются и как задаются стартовые значения при оптимизации функции es(). Эта статья написана для тех исследователей, которым важно знать, как работает тёмная сторона es(). Заметим, что в этой статье, мы будем обсуждать стартовые значения параметров. Не […]

Пакет «smooth» для R. Функция es(). Часть 5. Важные параметры

В предыдущих статьях мы рассматривали обычно два аспекта функции es(): теорию, лежащую в основе, а затем практику. Однако в этой статье первую часть мы опустим, потому что рассказывать тут не о чем. Данная статья по большей части посвящена тому, что же ещё можно натворить с помощью параметров функции es(). Начнём с инициализации экспоненциального сглаживания. История […]