Авторы: Ivan Svetunkov, Nikolaos Kourentzes, Keith Ord. Журнал: Naval Research Logistics Аннотация на английском: Exponential smoothing has been one of the most popular forecasting methods used to support various decisions in organisations, in activities such as inventory management, scheduling, revenue management and other areas. Although its relative simplicity and transparency have made it very attractive […]
R
Точность прогнозных методов: а есть ли разница?
В предыдущих статьях мы обсудили, как измерять точность точечных и интервальных прогнозов в разных случаях. Теперь мы можем глубже взглянуть на эту проблему и разобраться, в какой именно степени разные методы отличаются друг от друга. Представим гипотетическую ситуацию, в которой мы имеем дело с четырьмя методами на 100 временных рядах, точность которых измеряется с помощью […]
О том, как оценить адекватность прогнозных интервалов
Введение Некоторые люди считают, что главная идея прогнозирования заключается в том, чтобы как можно более точно предсказать будущее. У меня для них плохие новости. На самом деле главная идея прогнозирования заключается в уменьшении неопределённости относительно будущего. Ведь, будущее не предопределено, мы никогда не знаем, что именно произойдёт, когда и как. Но с помощью методов прогнозирования […]
Как измерить точность прогнозов
Два года назад я написал статью на английском языке про прогнозные ошибки и о том, как можно и как ненужно измерять точность прогнозов. Переводить на русский я её не стал из-за нехватки времени и дублирования частей статьи вот этим постом на русскоязычной версии сайта. Но прошло время, моё понимание проблемы немного изменилось, и я решил […]
useR!2019, Тулуза, Франция
Salut mes amis! Сегодня я презентовал свой пакет для R smooth на конференции useR!2019 в Тулузе, Франция. Это достаточно любопытная конференция, посвящённая решению конкретных проблем. Люди здесь скорее презентуют конкретные функции из своих пакетов, нежели модели, которые лежат в их основе (как, например, на ISF). С одной стороны, у такого формата есть свои ограничения, но […]
Пакет «smooth» для R. Прерывистый спрос. Часть 1. Введение
ОБНОВЛЕНИЕ: Начиная с версии smooth v 2.5.0, модели и соответствующие функции были изменены. Теперь вместо intermittent и iss() в пакете существуют occurrence и oes(). Пожалуйста, используйте новые функции и новые параметры. Старый функционал будет удален в следующей версии пакета. Этот статья была обновлена 25 апреля 2019 года. Одно из преимуществ функций пакета smooth заключается во […]
Пакет greybox для R
На днях я разместил в CRAN новый пакет — greybox (серый ящик). Идея названия произрастает из принципов моделирования, в соответствии с которыми все модели могут быть условно разделены на три типа: Чёрный ящик — модель, в которой неизвестны ни структура, ни параметры. Мы видим только входной и выходной сигналы Белый ящик — модель, в которой […]
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 […]