STATISTIK-FORUM.de

[DaiWizard]

Hallo!

Ich habe von Statistik wenig Ahnung und mich interessiert auch nur eine spezielle Fragestellung:

Ein Laborversuch liefert jeden Tag einen Wert von ca. zwischen -200 und +200. Es existiert also ein Excelsheet (von mittlererweile 500 Zeilen (was Tagen entspricht)) der form 1 35
2 -50
3 +89
. .
. .
500 7.

Gibt es hier eine sinnvolle Methode (gegebenenfalls mit Rapid Miner) den Wert des jeweils nächsten Gliedes (in diesem Fall den Wert des 501. Messtages) zu schätzen, aufgrund der Struktur der vorherigen (hier 500) Werte ?

Hier nochmal die Teilfragen:

(1) Gibt es so etwas überhaupt ???
(2) Wenn ja, welches (theoretische) Verfahren eignet sich hierzu am Besten ?
(3) Geht dies dann auch mit Rapid Miner ?
(4) Wenn ja, wie ?!

Wäre für jede (auch teilweise) Hilfe dankbar.

[STATWORX]

Hallo,

geht natürlich (auch mit RapidMiner). Schau Dir hierzu mal Tutorials an:
http://www.youtube.com/user/neuralmarkettrends1

Die Prognose von zukünftigen Werten einer Zeitreihe ist ein sehr spannendes aber methodisch extrem anspruchsvolles Thema.

Ich wünsche Dir schon mal viel Erfolg

VG
STATWORX

[DaiWizard]

Hallo !

Danke schonmal - ich schaue mir das gleich mal an !


Grüße !

[DaiWizard]

Hallo!

Ich habe das Prediction Model für eine Zeitreihe jetzt genau so aufgesetzt, wie in den Videos 8 bis 10 von Thomas Ott! (In Rapid Miner)

Prinzipiell klappt auch alles wie es soll. Ich habe jetzt aber noch eine zusätzliche Frage: Die durchschnittliche "prediction_trend_accuracy" wird bei einem meiner Data Sets leider nur mit 0.532 / +-0.228 angegeben (trotz Experimentieren mit mehreren Operatoren, wie NN, SVM, usw. und deren Parametern). Deshalb jetzt meine Frage: Kann ich auch die Wahrscheinlichkeit für das n+1.te (also prediction Horizon = 1) Glied, also für den prognostizierten Wert mit diesem zusammen ausgeben lassen?! Dann könnte ich ja nur Werte mit einer Wahrscheinlichkeit von z.B. 0,64 bis 0,76 (= 0.532 + 0,228) berücksichtigen und hätte somit bei den verwendeten Werten eine höhere Sicherheit ?!

Bin wieder dankbar für jede Hilfe !

[STATWORX]

Hallo,

eigentlich werden die sog. Konfidenzen immer im Datensatz am Ende mit ausgegeben, zumindest bei einem Klassifikationstask. Schau mal in den Finalen Datensatz rein am Ende, der im Result Window erzeugt wird.

VG
STATWORX

[DaiWizard]

Hallo zusammen!

Hier noch mal ein Update zu meiner letzten Frage, den Konfidenzen zum prognostizierten Label. Ich lege zum besseren Verständnis ein Schaubild mittels eines Links bei: [url][/http://www.professor-heusenstamm.com/model.pdf]


Bild 1 ist der von mir abgebildete Prozeß identisch zu ddem von Thomas Ott in seinen Zeitreihentutorias (Video 8_10).
Bild 2 ist der Inhalt des Validation Operators.
Bild 3 ist die Ausgabe des Performance Operators (Ist wohl nur ein Mittelwert).

Jetzt die Frage: Ich würde gerne noch als Output erhalten mit welcher Wahrscheinlichkeit genau der zu prognostizierende Trend für den Label n+1 (Horizon = 1) als steigend bzw. fallend eingeschätzt wird, da ich auch noch andere Zeitreihen habe mit Mittelwerten von z.B. 0.542 +- 0.403, wo es dann schwer wird die Qualität der Prognose (Trend hoch oder runter) für einen Einzelfall einzuschätzen.

Schonmal danke im Voraus !

[DaiWizard]

So, jetzt bin ich selbst der Lösung noch etwas näher gekommen. Das Dokument unter http://www.professor-heusenstamm.com/model.pdf habe ich jetzt um Bild 4 und Bild 5 ergänzt.

In Bild 4 habe ich den Operator "Log" in dem Diagramm aus Bild 1 ergänzt, in Bild 5 sieht man dessen Ergebnis, wobei P1 und P2 performance, bzw. prediction trend accuracy sind, die ich im LOG - Operator ausgewählt habe.

Meine Frage lautet jetzt: Habe ich den Log - Operator im Flußdiagramm (Bild 4) an die richtige Stelle gesetzt, sodaß dessen ausgegebene Werte (0,792) sich jetzt auch tatsächlich auf den n+1 ten Wert, der predicted wird beziehen?!



Danke schonmal !

[STATWORX]

Hallo,

nein, der Wert, den Du angibst berechnet sich aus der Vorhersagegüte aller Werte, bzw. die des Hold-Out-Samples. Das ist auch korrekt so.

VG
STATWORX