Modèle De Moyenne Mobile Arima

(Obsolète) Prévision - Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) Le DataMarket Microsoft est en cours de retrait et cette API a été déconseillée. Ce service implémente la Moyenne Mouvante Intégrée Autoregressive (ARIMA) pour produire des prévisions basées sur les données historiques fournies par l'utilisateur. Est-ce que la demande pour un produit spécifique peut augmenter cette année? Puis-je prédire mes ventes de produits pour la période de Noël afin que je puisse planifier efficacement mon inventaire? Les modèles de prévision sont aptes à répondre à ces questions. Compte tenu des données passées, ces modèles examinent les tendances cachées et la saisonnalité pour prédire les tendances futures. Essayez Azure Machine Learning gratuitement Aucune carte de crédit ou abonnement Azure nécessaire. Commencez maintenant gt Ce service Web pourrait être consommé par les utilisateurs potentiellement via une application mobile, via un site Web, ou même sur un ordinateur local, par exemple. Mais le but du service Web est également de servir d'exemple de la façon dont Azure Machine Learning peut être utilisé pour créer des services Web en plus du code R. Avec quelques lignes de code R et des clics d'un bouton dans Azure Machine Learning Studio, une expérience peut être créée avec le code R et publiée en tant que service Web. Le service Web peut ensuite être publié sur le Azure Marketplace et consommé par des utilisateurs et des périphériques à travers le monde sans installation d'infrastructure par l'auteur du service Web. Consommation de service web Ce service accepte 4 arguments et calcule les prévisions ARIMA. Les arguments d'entrée sont: Fréquence - Indique la fréquence des données brutes (tous les jours tous les mois tous les trimestres). Horizon - Calendrier futur des prévisions. Date - Ajouter les nouvelles données de la série temporelle pour le temps. Valeur - Ajouter les nouvelles valeurs de données de séries temporelles. La sortie du service est les valeurs de prévision calculées. entrée de l'échantillon pourrait être: Fréquence - 12 Horizon - 12 Date - 115201221520123152012415201251520126152012715201281520129152012101520121115201212152012 115201321520133152013415201351520136152013715201381520139152013101520131115201312152013 115201421520143152014415201451520146152014715201481520149152014 Value - 3.4793.683.8323.9413.7973.5863.5083.7313.9153.8443.6343.5493.5573.7853.7823.6013.5443.5563.653.7093.6823.511 3.4293.513.5233.5253.6263.6953.7113.7113.6933 .5713.509 Ce service, hébergé sur le Azure Marketplace, est un service OData que l'on peut appeler via les méthodes POST ou GET. Il existe plusieurs façons de consommer le service de manière automatisée (un exemple d'application est ici). Démarrage du code C pour la consommation des services Web: Création d'un service Web Ce service Web a été créé à l'aide d'Azure Machine Learning. Pour un essai gratuit, ainsi que des vidéos d'introduction sur la création d'expériences et la publication de services Web. S'il vous plaît voir azureml. Vous trouverez ci-dessous une capture d'écran de l'expérience qui a créé le service Web et le code d'exemple pour chacun des modules de l'expérience. A partir d'Azure Machine Learning, une nouvelle expérience vide a été créée. Les données d'entrée d'échantillon ont été chargées avec un schéma de données prédéfini. Lié au schéma de données est un module Execute R Script, qui génère le modèle de prévision ARIMA en utilisant auto. arima et les fonctions de prévision de R. Flux d'expérience: Limitations C'est un exemple très simple pour la prévision ARIMA. Comme on peut le voir à partir du code d'exemple ci-dessus, aucune capture d'erreur n'est mise en oeuvre et le service suppose que toutes les variables sont des valeurs positives continues et la fréquence doit être un entier supérieur à 1. La longueur des vecteurs de date et de valeur doit être la même . La variable date doit respecter le format mmddyyyy. Pour les questions fréquemment posées sur la consommation du service Web ou l'édition sur le marché, voir ici. RIMA signifie Autoregressive Integrated Moving Average modèles. Univariée (vecteur unique) ARIMA est une technique de prévision qui projette les valeurs futures d'une série basée entièrement sur sa propre inertie. Sa principale application est dans le domaine de la prévision à court terme nécessitant au moins 40 points de données historiques. Il fonctionne mieux lorsque vos données présentent un modèle stable ou cohérent avec le temps avec un minimum de valeurs aberrantes. Parfois appelé Box-Jenkins (après les auteurs originaux), ARIMA est généralement supérieur aux techniques de lissage exponentiel quand les données sont raisonnablement longues et la corrélation entre les observations passées est stable. Si les données sont courtes ou très volatiles, une méthode de lissage peut avoir un meilleur rendement. Si vous n'avez pas au moins 38 points de données, vous devriez considérer une autre méthode que ARIMA. La première étape de l'application de la méthodologie ARIMA est de vérifier la stationnarité. La stationnarité implique que la série reste à un niveau relativement constant dans le temps. Si une tendance existe, comme dans la plupart des applications économiques ou commerciales, vos données ne sont PAS stationnaires. Les données devraient également montrer une variance constante de ses fluctuations dans le temps. Cela se voit facilement avec une série qui est fortement saisonnière et croissant à un rythme plus rapide. Dans un tel cas, les hauts et les bas de la saisonnalité deviendront plus dramatiques avec le temps. Sans ces conditions de stationnarité rencontrées, un grand nombre des calculs associés au procédé ne peuvent pas être calculés. Si une représentation graphique des données indique la non-stationnalité, alors vous devez faire une différence entre les séries. La différence est un excellent moyen de transformer une série non stationnaire en stationnaire. Ceci est fait en soustrayant l'observation dans la période courante de la précédente. Si cette transformation n'est effectuée qu'une seule fois dans une série, vous dites que les données ont été différenciées pour la première fois. Ce processus élimine essentiellement la tendance si votre série croît à un taux assez constant. Si elle croît à un rythme croissant, vous pouvez appliquer la même procédure et la différence les données à nouveau. Vos données seraient ensuite secondées. Les autocorrélations sont des valeurs numériques qui indiquent comment une série de données est liée à elle-même dans le temps. Plus précisément, elle mesure à quel point les valeurs de données à un certain nombre de périodes séparées sont corrélées les unes aux autres dans le temps. Le nombre de périodes d'intervalle est généralement appelé le décalage. Par exemple, une autocorrélation au décalage 1 mesure comment les valeurs 1 période séparées sont corrélées les unes aux autres tout au long de la série. Une autocorrélation au décalage 2 mesure comment les données deux périodes séparées sont corrélées tout au long de la série. Les autocorrélations peuvent varier de 1 à -1. Une valeur proche de 1 indique une corrélation positive élevée alors qu'une valeur proche de -1 implique une corrélation négative élevée. Ces mesures sont le plus souvent évaluées par des parcelles graphiques appelées corrélagrammes. Un corrélogramme trace les valeurs d'autocorrélation pour une série donnée à différents décalages. Ceci est appelé la fonction d'autocorrélation et est très important dans la méthode ARIMA. La méthodologie ARIMA tente de décrire les mouvements d'une série temporelle stationnaire en fonction de ce que l'on appelle les paramètres autorégressifs et de moyenne mobile. Ceux-ci sont appelés paramètres AR (autoregessive) et MA (moyennes mobiles). Un modèle AR avec un seul paramètre peut être écrit comme. X (t) A (1) X (t-1) E (t) où X (t) séries temporelles sous enquête A (1) le paramètre autorégressif d'ordre 1 X (t-1) (T) le terme d'erreur du modèle Cela signifie simplement que toute valeur donnée X (t) peut être expliquée par une fonction de sa valeur précédente, X (t-1), plus une erreur aléatoire inexplicable, E (t). Si la valeur estimée de A (1) était de 0,30, alors la valeur actuelle de la série serait liée à 30 de sa valeur il y a une période. Bien sûr, la série pourrait être liée à plus d'une valeur passée. Par exemple, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Cela indique que la valeur courante de la série est une combinaison des deux valeurs immédiatement précédentes, X (t-1) et X (t-2), plus une erreur aléatoire E (t). Notre modèle est maintenant un modèle autorégressif de l'ordre 2. Modèles de moyenne mobile: Un deuxième type de modèle de Box-Jenkins est appelé un modèle de moyenne mobile. Bien que ces modèles semblent très semblables au modèle AR, le concept derrière eux est tout à fait différent. Les paramètres de la moyenne mobile rapportent ce qui se produit dans la période t seulement aux erreurs aléatoires qui se sont produites dans des périodes passées, c'est-à-dire E (t-1), E (t-2), etc. plutôt que X (t-1) T-2), (Xt-3) comme dans les approches autorégressives. Un modèle de moyenne mobile avec un terme MA peut s'écrire comme suit. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Le terme B (1) est appelé MA d'ordre 1. Le signe négatif devant le paramètre est utilisé uniquement pour la convention et est habituellement imprimé Par la plupart des programmes informatiques. Le modèle ci-dessus dit simplement que toute valeur donnée de X (t) est directement liée seulement à l'erreur aléatoire de la période précédente, E (t-1), et au terme d'erreur courant E (t). Comme dans le cas des modèles autorégressifs, les modèles de moyenne mobile peuvent être étendus à des structures d'ordre supérieur couvrant différentes combinaisons et des longueurs moyennes mobiles. La méthodologie ARIMA permet également de construire des modèles intégrant à la fois des paramètres autorégressifs et des paramètres de la moyenne mobile. Ces modèles sont souvent appelés modèles mixtes. Bien que cela constitue un outil de prévision plus compliqué, la structure peut en effet simuler la série mieux et produire une prévision plus précise. Les modèles purs impliquent que la structure ne se compose que de paramètres AR ou MA - pas les deux. Les modèles développés par cette approche sont habituellement appelés modèles ARIMA car ils utilisent une combinaison d'auto-régression (AR), d'intégration (I) - se référant au processus inverse de différenciation pour produire les opérations de prévision et de moyenne mobile (MA). Un modèle ARIMA est habituellement déclaré comme ARIMA (p, d, q). Cela représente l'ordre des composantes autorégressives (p), le nombre d'opérateurs de différenciation (d) et l'ordre le plus élevé du terme moyen mobile. Par exemple, ARIMA (2,1,1) signifie que vous avez un modèle autorégressif de second ordre avec une composante moyenne mobile de premier ordre dont la série a été différenciée une fois pour induire la stationnarité. Picking the Right Specification: Le principal problème dans le classique Box-Jenkins est d'essayer de décider quelle spécification ARIMA à utiliser - i. e. Combien de paramètres AR et / ou MA à inclure. C'est ce que beaucoup de Box-Jenkings 1976 a été consacré au processus d'identification. Elle dépend de l'éva - luation graphique et numérique des fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle. Eh bien, pour vos modèles de base, la tâche n'est pas trop difficile. Chacun a des fonctions d'autocorrélation qui ont une certaine apparence. Cependant, lorsque vous montez en complexité, les motifs ne sont pas facilement détectés. Pour rendre les choses plus difficiles, vos données ne représentent qu'un échantillon du processus sous-jacent. Cela signifie que les erreurs d'échantillonnage (valeurs aberrantes, erreurs de mesure, etc.) peuvent fausser le processus d'identification théorique. C'est pourquoi la modélisation ARIMA traditionnelle est un art plutôt qu'une science. Forecasting - ARIMA API Ajustez un modèle ARRM (AutoRegressive Integrated Moving Average) pour prédire les valeurs à l'avenir. Gt Note: Ceci est amorti. Prévision - L'API ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) est un exemple construit avec Microsoft Azure Machine Learning qui s'adapte à un modèle ARIMA à l'entrée de données par l'utilisateur et produit ensuite des valeurs prévues pour les dates futures. Est-ce que la demande pour un produit spécifique peut augmenter cette année? Est-ce que je peux prédire mes ventes de produits pour la saison des Fêtes, afin que je puisse planifier efficacement mon inventaire? Les modèles de prévision sont aptes à répondre à ces questions. Compte tenu des données passées, ces modèles examinent les tendances cachées et la saisonnalité pour prédire les tendances futures. Bien que ce service Web puisse être consommé par les utilisateurs potentiellement via une application mobile, un site Web ou même sur un ordinateur local, par exemple, le service Web sert également d'exemple de la façon dont Azure ML peut être utilisé pour créer des services Web Dessus du code R. Avec quelques lignes de code R et des clics d'un bouton dans l'Azure ML Studio, une expérience peut être créée avec le code R et publiée en tant que service Web. Le service Web peut alors être publié sur le Azure Marketplace et consommé par des utilisateurs et des périphériques à travers le monde sans aucune infrastructure mise en place par l'auteur du service Web.