Jelaskan Model Time series dari Analitik prediktif

Time series model yang digunakan untuk memprediksi atau meramalkan masa depan perilaku dari variabel. Model ini memperhitungkan fakta bahwa titik data yang diambil dari waktu ke waktu dapat memiliki struktur internal (seperti autokorelasi, trend atau musiman variasi) yang harus dipertanggungjawabkan. Akibatnya, standar teknik regresi tidak dapat diterapkan untuk data time series dan metodologi telah dikembangkan untuk menguraikan trend, musiman dan siklus komponen dari seri. Pemodelan dinamis jalur dari variabel dapat meningkatkan prakiraan sejak diprediksi komponen dari seri dapat diproyeksikan ke masa depan.

Model Time series memperkirakan perbedaan persamaan yang mengandung komponen stokastik. Dua yang biasa digunakan bentuk-bentuk dari model ini adalah model autoregressive (AR) dan moving-average (MA) model. The Box–Jenkins metodologi (1976) yang dikembangkan oleh George Box dan G. M. Jenkins menggabungkan AR dan MA dari model untuk menghasilkan ARMA (autoregressive moving average) model, yang merupakan landasan stasioner analisis time series. ARIMA (autoregressive integrated moving average model), di sisi lain, digunakan untuk menggambarkan non-stasioner time series. Box dan Jenkins menyarankan pembedaan non-stasioner time series untuk mendapatkan stasioner seri yang ARMA model yang dapat diterapkan. Non-stasioner time series yang telah diucapkan tren dan tidak memiliki konstan jangka panjang berarti atau varians.

Box dan Jenkins mengusulkan tiga-tahap metodologi yang melibatkan identifikasi model, estimasi dan validasi. Identifikasi tahap identifikasi jika seri adalah stasioner atau tidak dan adanya musiman dengan memeriksa plot dari seri, autokorelasi dan parsial autokorelasi fungsi. Dalam estimasi panggung, model diestimasi menggunakan non-linear time series atau maximum likelihood estimation prosedur. Akhirnya validasi tahap melibatkan pemeriksaan diagnostik seperti merencanakan residual untuk mendeteksi outlier dan bukti dari model fit.

Dalam beberapa tahun terakhir model time series telah menjadi lebih canggih dan upaya untuk model bersyarat sifat heteroskedasticity dengan model seperti ARCH (autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) dan GARCH (generalized autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) model yang sering digunakan untuk financial time series. Selain itu model time series yang juga digunakan untuk memahami antar-hubungan antara variabel-variabel ekonomi yang diwakili oleh sistem persamaan menggunakan VAR (vector autoregression) dan struktural model VAR.

Kelangsungan hidup atau durasi analisis

Analisis Survival adalah nama lain untuk time-to-event analisis. Teknik-teknik ini terutama berkembang di kesehatan dan ilmu biologi, tapi mereka juga banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi, serta di bidang teknik (keandalan dan kegagalan analisis waktu).

Menyensor dan non-normal, yang merupakan ciri khas dari kelangsungan hidup data, menghasilkan kesulitan ketika mencoba untuk menganalisis data menggunakan statistik konvensional model seperti multiple regresi linier. Dalam distribusi normalmenjadi distribusi simetris, mengambil positif serta nilai-nilai negatif, tapi durasi yang sifatnya tidak dapat negatif dan oleh karena itu normalitas tidak dapat diasumsikan ketika berhadapan dengan durasi/kelangsungan hidup data. Oleh karena itu asumsi normalitas model regresi yang dilanggar.

Asumsinya adalah bahwa jika data tidak disensor itu akan menjadi wakil dari populasi yang menarik. Dalam analisis survival, disensor pengamatan timbul setiap kali variabel dependen minat merupakan waktu ke terminal acara, dan durasi dari penelitian ini adalah terbatas dalam waktu.

Konsep penting dalam analisis survival adalah hazard menilai, didefinisikan sebagai probabilitas bahwa peristiwa yang akan terjadi pada waktu t bersyarat pada yang masih hidup sampai waktu t. Konsep lain yang berkaitan dengan bahaya tingkat kelangsungan fungsi yang dapat didefinisikan sebagai probabilitas bertahan untuk waktu t.

Kebanyakan model cobalah untuk model hazard menilai dengan memilih yang mendasari distribusi tergantung pada bentuk fungsi hazard. Distribusi dan fungsi bahaya lereng atas dikatakan telah positif durasi ketergantungan, penurunan hazard menunjukkan negatif durasi ketergantungan konstan sedangkan hazard adalah suatu proses dengan memori biasanya ditandai dengan distribusi eksponensial. Beberapa distribusi pilihan dalam kelangsungan hidup model: F, gamma, Weibull, log normal, terbalik normal, eksponensial dll. Semua distro ini adalah untuk non-negatif variabel acak.

Durasi model dapat parametric dan non-parametric atau semi parametric. Beberapa model yang sering digunakan adalah Kaplan-Meier dan Cox proportional hazard model (non parametrik).

Classification and regression trees (CART)

Secara global optimal klasifikasi tree analysis (PERGI-CTA) (disebut juga hierarki optimal discriminant analysis) adalah generalisasi dari optimal analisis diskriminan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi model statistik yang memiliki akurasi maksimum untuk memprediksi nilai kategoris variabel dependen untuk dataset yang terdiri dari kategorik dan variabel kontinu. Output dari HODA adalah non-orthogonal pohon yang menggabungkan variabel kategori dan titik potong untuk variabel kontinu yang menghasilkan maksimum prediksi akurat, penilaian yang tepat Tipe I error rate, dan evaluasi potensi cross-generalisasi dari model statistik. Hirarkis optimal analisis diskriminan dapat dianggap sebagai generalisasi dari fisher's linear discriminant analysis. Optimal analisis diskriminan adalah sebuah alternatif untuk ANOVA (analisis of varians) dan analisis regresi, yang mencoba untuk mengekspresikan satu variabel dependen sebagai kombinasi linear dari fitur lain atau pengukuran. Namun, ANOVA dan analisis regresi memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel numerik, sementara hirarkis optimal analisis diskriminan memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel kelas.

Classification and regression trees (CART) adalah non-parametrik decision tree learning teknik yang menghasilkan baik klasifikasi maupun regresi pohon, tergantung pada apakah variabel dependen kategorik maupun numerik, masing-masing.

Pohon keputusan yang terbentuk oleh kumpulan dari aturan-aturan yang didasarkan pada variabel-variabel dalam pemodelan data set:

Aturan-aturan yang didasarkan pada variabel' nilai-nilai yang dipilih untuk mendapatkan yang terbaik split untuk membedakan pengamatan berdasarkan variabel dependen

Setelah aturan ini dipilih dan perpecahan node ke dua, proses yang sama yang diterapkan untuk masing-masing "anak" node (yaitu, itu adalah prosedur rekursif)

Membelah berhenti ketika KERANJANG mendeteksi tidak ada lagi keuntungan yang dapat dibuat, atau beberapa pra-set menghentikan aturan terpenuhi. (Atau, data dibagi sebanyak mungkin dan kemudian pohon tersebut kemudian dipangkas.)

Masing-masing cabang dari pohon yang berakhir di terminal node. Setiap pengamatan jatuh ke satu dan satu terminal node, dan masing-masing terminal node secara unik ditentukan oleh seperangkat aturan.

Metode yang sangat populer untuk analisis prediktif adalah Leo Breiman ini random hutan.