w*******e
发帖数: 182 | 1 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: wolfalone (镜中花，水中月), 信区: Statistics
标 题: 问一个 time series的问题
发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 1 23:33:38 2015, 美东)
有这样一组数据，一个网站每天早上，上午，下午和晚上四个时间段的流量，这个流量
有很强的seasonality pattern：weekday（比如：周一和上周一，下周一）之间，同一
时间段之间。这种怎么simulate呢？ 比如用ARIMA model的话，怎么确定 p,n,q的值呢
？ | L*******t
发帖数: 2385 | 2 先用Historical ｄａｔａ ｆｉｔ，Ｒ里面有现成的包，ＡＩＣ，ＢＩＣ准则是比较
ｐｏｐｕｌａｒ的方法。
【在 w*******e 的大作中提到】
: 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
: 发信人: wolfalone (镜中花，水中月), 信区: Statistics
: 标 题: 问一个 time series的问题
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri May 1 23:33:38 2015, 美东)
: 有这样一组数据，一个网站每天早上，上午，下午和晚上四个时间段的流量，这个流量
: 有很强的seasonality pattern：weekday（比如：周一和上周一，下周一）之间，同一
: 时间段之间。这种怎么simulate呢？ 比如用ARIMA model的话，怎么确定 p,n,q的值呢
: ？
| l********g
发帖数: 18 | 3 Try to use SARIMA, the difference operator is no longer B(1), instead it is
B(horizon). hopese it help. | d********t
发帖数: 9628 | 4 最后都是overfit，没一点用。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 先用Historical ｄａｔａ ｆｉｔ，Ｒ里面有现成的包，ＡＩＣ，ＢＩＣ准则是比较
: ｐｏｐｕｌａｒ的方法。
| d********t
发帖数: 9628 | 5 最后都是overfit，没一点用。
【在 L*******t 的大作中提到】
: 先用Historical ｄａｔａ ｆｉｔ，Ｒ里面有现成的包，ＡＩＣ，ＢＩＣ准则是比较
: ｐｏｐｕｌａｒ的方法。
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