Muster regressforderung

Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und den Trends und Mustern in den Verkaufsdaten schneiden einige Prognosemethoden für einen bestimmten historischen Datensatz besser ab als andere. Eine Prognosemethode, die für ein Produkt geeignet ist, ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einer Phase eines Produktlebenszyklus liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Alle Koeffizienten für die Dummy-Variablen im Zusammenhang mit Urlaubseffekten sind negativ und signifikant, was auf einen starken Nachfragerückgang aufgrund von Feiertagen hindeutet, die Koeffizienten für Ht-1 zeigen an, dass die Dynamik für den Urlaub in der Regel einen Tag vor dem Feiertag begonnen hat und diese Dynamik auch nach einem Feiertag vorgetragen wird, wie die Bedeutung Ht+1 zeigt, die einen Tag nach dem Urlaubseffekt misst. Dieser Effekt trifft in der Regel auf große religiöse Feiertage wie CNY, EOR, HRH und Deepavali zu. Die Aufregung des Urlaubs und die Rückkehr nach Hause » Tradition, die stark in den meisten malaysischen verwurzelt ist, verursachen dies vor und nach dem Urlaub Wirkung. Modell 1 hat eine gute Vorhersageleistung mit R2 von 90,32%. Serielle Korrelation Trotz der Tatsache, dass das vorgeschlagene Modell 1 viele saisonale und anomale Effekte berücksichtigt, zeigt es immer noch große serielle Korrelationskoeffizienten (DW = 0,9535). Die Auswirkungen der Entfernung serieller Korrelationen aus dem Modell werden im Folgenden untersucht. Um die in den ersten Lags beobachtete serielle Korrelation zu reduzieren, wurden verschiedene AR-Modelle sowohl mit AIC (Akaike Information Criterion) als auch Mitsabk (Schwartz Criterion) als Referenzen für die Auswahl getestet. Schließlich hat die Einführung des autoregressiven Prozesses der 14.

Ordnung im Fehlerbegriff das Modell angegeben. Regressionsmodelle prognostizieren einen Wert der Y-Variablen unter bestimmten bekannten Werten der X-Variablen. Die Vorhersage innerhalb des Wertebereichs im Dataset, das für die Modellanpassung verwendet wird, wird informell als Interpolation bezeichnet. Vorhersagen außerhalb dieses Datenbereichs werden als Extrapolation bezeichnet. Die Durchführung der Extrapolation hängt stark von den Regressionsannahmen ab. Je weiter die Extrapolation außerhalb der Daten liegt, desto mehr Spielraum besteht, dass das Modell aufgrund von Unterschieden zwischen den Annahmen und den Stichprobendaten oder den wahren Werten fehlschlägt. Das Rest-vs-vorhergesagte Diagramm ist der Ort, an dem Sie nach Beweisen für Nichtlinearitäten suchen (die hier als gekrümmtes Muster angezeigt würden) oder Heteroskedastizität (Fehler, die nicht die gleiche Varianz für alle Ebenen der Vorhersagen aufweisen). Hier sehen wir eine sehr starke Heteroskedastizität, die auch auf der Linie passfit Plot offensichtlich war: das Modell macht größere Fehler, wenn größere Vorhersagen zu machen. Bei einem einfachen Regressionsmodell ist das Rest-vs-vorhergesagte Diagramm nur eine « gekippte » Kopie des Linienanpassungsdiagramms, in dem die Regressionslinie auf der X-Achse überlagert wird, und es wird auch von links nach rechts gekippt, wenn der Neigungskoeffizient negativ ist, wie er hier ist.