Прогноз появления

Question

Я хотел бы знать, какой метод лучше всего подходит для прогнозирования событий. Например, с учетом набора данных из 5-летних случаев заражения малярией и ряда других факторов, которые влияют на явления, я хотел бы предсказать следующие пять лет случаев появления малярии. То, что я думал о том, чтобы делать, это получить какой-то фактор возникновения с использованием правил нечеткой логики, а затем усреднить вхождения с коэффициентом возникновения, чтобы получить первое предсказанное событие, а затем усреднить все снова с предсказанным вхождением и продолжать итерацию для всех пять лет, но я решил обратиться за помощью в Интернете.

Answer 1

Я думаю, что с вашей идеей, как указано, с течением времени вы будете иметь асимптотическое поведение. Либо ваши данные будут сходиться к 0, либо взорвется. Тем не менее, вам, вероятно, придется предоставить некоторые данные и/или описать его свойства, прежде чем кто-нибудь сможет вам помочь. Это в основном симуляция, и факторы все, когда дело доходит до экстраполяции.

Answer 2

Существует множество способов прогнозирования, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наука определения точности прогноза часто состоит в попытке минимизировать ошибку. Все прогнозы сводятся к использованию прошлого как предсказателя будущего, корректируя его на некоторую величину. Например. завтра температура будет такой же, как сегодня, плюс или минус какая-то сумма. Как вы решили, что +/- то, что меняется.

Вот целый ряд методов, которые Вы могли бы хотеть рассмотреть:

• скользящие средние (простые, одиночные, двойные)
• Экспоненциальное сглаживание
• декомпозиция (Trend + Сезонность + цикличных + Irregualrities)
• Линейная регрессия
• Множественная регрессия
• Box-Jenkis (ака ARIMA, Auto-Regressive Integrated Moving Средняя)

Извините, за неопределенный ответ, но прогнозирование - сложный вопрос.

То, что вы описали о том, как кормить ваши прогнозы обратно в модель для будущих прогнозов, является стандартным материалом. Я не знаю, получает ли «нечеткая логика» что-нибудь в частности. Как вам скажет любой инструктор по прогнозированию, иногда вы просто косоглазие и смотрите на данные. Контекст - это все.

Answer 3

Я бы использовал модель logit или probit для прогнозирования появления с учетом множества экзотических обстоятельств. Не знаете, почему вы хотите итерации. Это в основном эквивалентно включению задержки в формулу регрессии. Вы могли бы это сделать, и пока коэффициент был < 1, у вас не было бы проблемы с взлетом.

Если вы хотите ввести элемент эндогенности в независимые переменные, вы можете использовать VAR.