يحدث توقع السلاسل الزمنية عندما تقوم بعمل تنبؤات علمية بناءً على بيانات تاريخية مختومة بالوقت. يتضمن بناء النماذج من خلال التحليل التاريخي واستخدامها لعمل الملاحظات ودفع عملية صنع القرار الاستراتيجي في المستقبل.
كيف تستخدم السلاسل الزمنية للتنبؤ؟
توقعات السلاسل الزمنية في R
- الخطوة 1: قراءة البيانات وحساب الملخص الأساسي. …
- الخطوة 2: فحص دورة بيانات السلاسل الزمنية وتخطيط البيانات الأولية. …
- الخطوة 3: تحليل بيانات السلاسل الزمنية. …
- الخطوة 4: اختبر استقرارية البيانات. …
- الخطوة 5: تركيب النموذج. …
- الخطوة 6: التنبؤ
هل تستخدم السلاسل الزمنية للتنبؤ؟
توقع السلاسل الزمنية هو استخدام نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية بناءً على القيم التي تمت ملاحظتها مسبقًا. تُستخدم السلاسل الزمنية على نطاق واسع للبيانات غير الثابتة ، مثل الاقتصادية والطقس وأسعار الأسهم ومبيعات التجزئة في هذا المنشور.
ما هي المكونات الأربعة للسلسلة الزمنية؟
هذه المكونات الأربعة هي:
- الاتجاه العلماني الذي يصف الحركة على طول المصطلح ؛
- الاختلافات الموسمية ، والتي تمثل التغيرات الموسمية ؛
- التقلبات الدورية ، والتي تتوافق مع التغيرات الدورية وليس الموسمية ؛
- الاختلافات غير المنتظمة ، وهي مصادر أخرى غير عشوائية لتنوعات السلاسل.
ما هو أفضل نموذج للتنبؤ بالسلسلة الزمنية؟
بالنسبة إلى التنعيم الأسي ، تعد نماذج ARIMAأيضًا من بين الأساليب الأكثر استخدامًا للتنبؤ بالسلاسل الزمنية.الاسم هو اختصار لمتوسط متحرك AutoRegressive Integrated Moving Average. في نموذج الانحدار التلقائي ، تتوافق التوقعات مع مجموعة خطية من القيم السابقة للمتغير.
