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Ferramenta De Comparação De TS

Versão:
2022.3
Last modified: September 25, 2020

Use o TS Compare para comparar um ou mais modelos de séries temporizadas criados com a Ferramenta ARIMA ou a Ferramenta ETS,incluindo modelos ARIMA que usam covariates.

Esta ferramenta fornece uma série de medidas comumente utilizadas de precisão do modelo em termos de comparação das previsões de ponto de cada modelo com os valores reais do campo sendo previstos para um conjunto de dados de resistência. Além disso, é fornecida uma parcela e uma tabela de valores reais e de previsão. As entradas para a macro são um ou mais modelos de série temporal (que foram unida juntos) que são baseados no mesmo campo e o mesmo conjunto de dados de estimativa e um fluxo de dado alteryx contendo os valores reais para o período de validação, juntamente com valores de qualquer covariáveis que podem ter sido usados na criação do modelo. Os valores reais precisam ser para os períodos de tempo imediatamente após os períodos de tempo usados para criar os modelos.

Capítulo 2, Seção 5 do livro online de Hyndman e Athanasopoulos Previsão: Diretores e Prática fornece uma boa discussão sobre as medidas usadas para avaliar a precisão do modelo de previsão.

Esta ferramenta utiliza a ferramenta R. Vá para Opções > Baixe ferramentas preditivas e faça login no portal Alteryx Downloads and Licenses para instalar R e os pacotes utilizados pela Ferramenta R. Consulte Baixar e Usar Ferramentas Preditivas.

Conectar entradas

A ferramenta TS Compare requer um fluxo de dados de designer que seja...

  • Um conjunto de modelos de séries de tempo que prevêem o mesmo campo, idealmente Estimando os mesmos períodos de tempo, que foram sindicalizados juntos.
  • Um fluxo de dados Alteryx que contém o mesmo campo que o previsto pelas ferramentas ARIMA ou ETS da série temporal, mas para períodos de tempo que seguem imediatamente os períodos de tempo utilizados para estimar os modelos. Se um dos modelos a ser comparado for um modelo ARIMA com covariáveis, todos os campos covariados usados também devem ser incluídos neste fluxo de dados. O tamanho do conjunto de validação deve ser, pelo menos, enquanto os períodos de número para o futuro do modelo será usado para prever na produção. Se a amostra total disponível for grande, o tamanho do conjunto de ressardia é muitas vezes lager do que o número de períodos a serem previstos e muitas vezes está entre 10% e 20% dos dados disponíveis.

Configurar a ferramenta

Use a guia Opções gráficas para definir os controles para a saída.

  • Tamanho da parcela:Selecione polegadas ou centímetros para o tamanho do gráfico.
  • Resolução do gráfico: Selecione a resolução do gráfico em pontos por polegada: 1x (96 dpi), 2x (192 dpi)ou 3x (288 dpi).
    • A resolução mais baixa cria um arquivo menor e é melhor para visualização em um monitor.
    • Maior resolução cria um arquivo maior com melhor qualidade de impressão.
  • Tamanho da fonte base (pontos): Selecione o tamanho da fonte no gráfico.

Ver a saída

Conecte uma ferramenta Navegar a cada âncora de saída para exibir os resultados.

  • O âncora: Contém um fluxo de dados dos nomes de cada modelo examinado e suas estatísticas de precisão. As estatísticas de precisão são o erro de previsão média (me), a raiz quadrada da média de erros de previsão ao quadrado (RMSE), os valores absolutos médios dos erros de previsão (Mae), o erro médio de previsão de porcentagem (MPE), o erro de previsão de porcentagem absoluta média (mape) , e o erro de escala absoluta média (Mase). O mais comumente focado em destes é a medida mape, no entanto, a medida Mase aborda algumas deficiências de mape. Para todas as medidas, os modelos com valores menores destas medidas são preferidos àqueles com valores maiores.
  • R âncora: Consiste nos trechos do relatório de uma tabela com os valores reais e de previsão, uma tabela das estatísticas de precisão para cada modelo, e um enredo que mostra todos os valores da série temporal e valores de previsão para todos os modelos que estão sendo comparados.
  • Ancorar: Um painel HTML interativo composto por plots e métricas. Selecione diferentes elementos gráficos para interagir com as visualizações para revelar mais informações, valores, métricas e análises.

*Hyndman, R.J. e Athanasopoulos, G. (2012) Previsão: Princípios e Prática.

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