Strumento Confronto TS

Utilizzare Confronto servizi TS per confrontare uno o più modelli di serie volte creati con lo strumento ARIMA o ETS, inclusi i modelli ARIMA che utilizzano covariate.

Questo strumento fornisce una serie di misure di precisione del modello di uso comune in termini di confronto delle previsioni dei punti di ogni modello con i valori effettivi del campo in fase di previsione per un set di dati di blocco. Inoltre, vengono forniti sia un grafico che una tabella di valori effettivi e di previsione. Gli input della macro sono uno o più modelli di serie temporali (uniti insieme) basati sullo stesso campo e sullo stesso set di dati di stima e un flusso di dati Alteryx contenente i valori effettivi per il periodo di attesa, insieme ai valori di covariati che potrebbero essere stati utilizzati nella creazione del modello. I valori effettivi devono essere per i periodi di tempo immediatamente successivi ai periodi di tempo utilizzati per creare i modelli.

Il capitolo 2, sezione 5 del libro online di Hyndman e Athanasopoulos Previsione: principi e pratica fornisce una buona discussione delle misure utilizzate per valutare l'accuratezza del modello di previsione.

Questo strumento utilizza lo strumento R. Vai a Opzioni > Scarica strumenti predittivi e accedi al portale Alteryx Downloads and Licenses per installare R e i pacchetti utilizzati dallo strumento R. Consultate Scaricare e utilizzare gli strumenti predittivi.

Lo strumento Confronto TS richiede un flusso di dati della finestra di progettazione che sia...

• Un insieme di modelli di serie temporali che prevedono lo stesso campo, stimando idealmente gli stessi periodi di tempo, che sono stati uniti insieme.
• Flusso di dati Alteryx che contiene lo stesso campo di quello previsto dagli strumenti ARIMA o ETS della serie temporale, ma per periodi di tempo che seguono immediatamente i periodi di tempo utilizzati per stimare i modelli. Se uno dei modelli da confrontare è un modello ARIMA con covariati, anche tutti i campi covariati utilizzati dovrebbero essere inclusi in questo flusso di dati. La dimensione del set di blocco deve essere almeno fino a quando i periodi numerici nel futuro il modello verrà utilizzato per prevedere nella produzione. Se il campione totale disponibile è elevato, la dimensione del set di blocco è spesso lager rispetto al numero di periodi da prevedere ed è spesso compresa tra il 10% e il 20% dei dati disponibili.

Utilizzare la scheda Opzioni grafiche per impostare i controlli per l'output.

• Dimensioni delgrafico : Selezionare pollici o centimetri per le dimensioni del grafico.
• Risoluzione grafico: Selezionare la risoluzione del grafico in punti per pollice: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi)o 3x (288 dpi).
  • La risoluzione inferiore crea un file più piccolo ed è ideale per la visualizzazione su un monitor.
  • Una risoluzione più alta crea un file più grande con una migliore qualità di stampa.
• Dimensione carattere di base (punti):selezionare la dimensione del carattere nel grafico.

Collegare uno strumento Sfoglia a ogni ancoraggio di output per visualizzare i risultati.

• O ancoraggio: contiene un flusso di dati dei nomi di ogni modello esaminato e delle relative statistiche di accuratezza. Le statistiche di precisione sono l'errore di previsione media (ME), la radice quadrata degli errori di previsione media al quadrato (RMSE), i valori assoluti medi degli errori di previsione (MAE), l'errore di previsione percentuale media (MPE), l'errore di previsione percentuale assoluta media (MAPE) e l'errore di scala assoluta media (MASE). La più comunemente focalizzata su questi è la misura MAPE, tuttavia, la misura MASE affronta alcune carenze del MAPE. Per tutte le misure, i modelli con valori più piccoli di queste misure sono preferiti a quelli con valori maggiori.
• R ancoraggio: è costituito dai frammenti di report di una tabella con i valori effettivi e di previsione, da una tabella delle statistiche di accuratezza per ogni modello e da un grafico che mostra tutti i valori delle serie di tempo e dei valori di previsione per tutti i modelli confrontati.
• I anchor: un dashboard HTML interattivo costituito da grafici e metriche. Selezionare diversi elementi grafici per interagire con le visualizzazioni e visualizzare ulteriori informazioni, valori, metriche e analisi.

Hyndman, R.J. e Athanasopoulos, G. (2012) Previsione: Principi e pratica.