Hocam öncelikle bu güzel sunum için çok teşekkürler, 38. sn deki grafik yanlış galiba. Çünkü ikinci gecikmedeki otokorelasyon anlamsız görünüyor. Galiba sonraki grafik doğru olan. Biraz kafam karıştığı için yazdım.
Hocam merhaba elinize saglik cok yararli bir video olmus. Ben 1970 - 2021 enerji tüketimi ile ilgili bir çalışma yapıyorum minitabde model durağan çıkmadı fark alip ACF ve PACF grafiklerine baktigimda sınırı aşan hiçbir değer olmadi acaba ARIMA ya uygun mu değil. Uygun degilse lineer regresyon ya da holts winter denememi önerir misiniz? Holts winter da alfa gama beta değerlerini arima da olduğu gibi bulmamız gerekiyor mu
ACF ve PACF grafiklerini p, d, q değerlerini belirlemek için kullanıyoruz. Fark alma işlemini seriyi durağan hale getirmek için yaparız. Eğer seriniz durağansa d=0 yani fark alma işlemi yapmanıza gerek kalmaz. d=0 şeklinde ARIMA modellerini denemekte fayda var. İyi sonuç vermemesi durumunda farklı modeller deneyebilirsiniz.
@@CanerErden R studio ile best model deniyorum arima (0,1,0) geliyor bazı data setleri için. İçim çok rahat etmiyor ama R studio olduğu için yanlış olmaz diye düşünüyorum. Sizce yanlış mı düşünüyorum
@@duygua3333 analyticsindiamag.com/quick-way-to-find-p-d-and-q-values-for-arima/ bu adresteki gibi p d q değerlerini bularak deneyebilirsiniz. Yine de iyi sonuç vermezse ARIMA modeli veri setinize uygun olmayabilir.
Merhaba, evet eğer fark alma işlemine gerek duyulmadıysa bu serinin durağan olduğu varsayımıyla yapılır. Yine de serinin durağanlığı kontrol edildikten sonra ARIMA modeline karar vermek gerekir. Durağanlık testinin nasıl yapılacağını göstermiştim.
hocam bir sorum olucak izninizle çok öenmli benim için umarım bugun görürsünüz Yt=2Yt-1-Yt-2+et porsesının birim kçklerini bulma ve duragınlıgı degerlnedırme işlemini nasıl yapabilirim
Kurduğunuz modeli nasıl ulaştınız? Durağanlık kontrolü için sabit ortalama ve varyans aranır. Birim kökleri bulmak için regresyon modelini kullanabilirsiniz. Verilerinize göre birim kökleri tespit edersiniz.
Hocam çok tesekur ederim çok ciddi bir emek vermişsiniz ve donanımınızı bizimle paylaşmışsınız. Hocam ben inşaat mühendisiyim ve doktora yapmaktayım. Iklim verileri ile bazı çalışmalar yapmak istiyorum. Ancak iklim verileri birbirine çok bağımlı verileri oluşturmakta. Örneğin zaman serisi olarak 1970 yılında 2018 yılına kadar bir göldeki su seviyesini yağış sıcaklık, buharlaşma gibi bir çok parametre etkilemekte. Bu verilerin bir birine etkisini dikkate alarak arima uygulayabilirmiyim ? Bu veriler mevsimsel ve trend eğimlerine sahip oluyor bildigjniz gibi ve yağışın ve sıcaklık gibi girdi degerlerinin göldeki su miktarına etkisi aynı anda değilde bir kaç gün sonra etki etmekte. Bu durumlar hakkında önerebileceğiniz kaynak varmıdır yada böyle bir çalışma yapabilmek imkanım varmıdır arima modelleriyle ? Çok tesekkur ederim tekrardan hocam
Merhaba, evet ARIMA uygulayabilirsiniz. Uygulamadan bir şey söylemek doğru olmaz, birbirini etkileyen parametreler için fark alma gibi işlemler deneyebilirsiniz. ACF ve PACF grafikleri üzerinden yorumlarla uygun bir modele ulaşabilirsiniz. Kolay gelsin
Öncelikle hocam teşekkürler. Yüksek Lisans tezimde elektrik şebekesi için bu tahmin modelini öğrenmek istiyordum. Dersiniz çok yararlı oldu. Fakat hocam sunum drive sayfa hata veriyor. 13.videodakine de erişilemiyor. Tekrar yükleme yapabilir misiniz?
Hocam bulabileceğimiz en iyi Türkçe kaynak sizsiniz veri ve istatistik alanlarında. Videoların devamı gelir umarım.
Hocam öncelikle bu güzel sunum için çok teşekkürler, 38. sn deki grafik yanlış galiba. Çünkü ikinci gecikmedeki otokorelasyon anlamsız görünüyor. Galiba sonraki grafik doğru olan. Biraz kafam karıştığı için yazdım.
ARIMA (0,0,2) modelinin k dönemlik öngörü modelini sabit terimi ihmal ederek nasıl yazabiliriz hocam
Hocam mükemmel bir seri yapmışsınız. Çok teşekkürler emeğiniz için.
hocam cok tesekkurler ancak bukadar yalin anlatilabilir cok anlasilir olmus
Hocam merhaba elinize saglik cok yararli bir video olmus. Ben 1970 - 2021 enerji tüketimi ile ilgili bir çalışma yapıyorum minitabde model durağan çıkmadı fark alip ACF ve PACF grafiklerine baktigimda sınırı aşan hiçbir değer olmadi acaba ARIMA ya uygun mu değil. Uygun degilse lineer regresyon ya da holts winter denememi önerir misiniz? Holts winter da alfa gama beta değerlerini arima da olduğu gibi bulmamız gerekiyor mu
ACF ve PACF grafiklerini p, d, q değerlerini belirlemek için kullanıyoruz. Fark alma işlemini seriyi durağan hale getirmek için yaparız. Eğer seriniz durağansa d=0 yani fark alma işlemi yapmanıza gerek kalmaz. d=0 şeklinde ARIMA modellerini denemekte fayda var. İyi sonuç vermemesi durumunda farklı modeller deneyebilirsiniz.
@@CanerErden R studio ile best model deniyorum arima (0,1,0) geliyor bazı data setleri için. İçim çok rahat etmiyor ama R studio olduğu için yanlış olmaz diye düşünüyorum. Sizce yanlış mı düşünüyorum
@@duygua3333 analyticsindiamag.com/quick-way-to-find-p-d-and-q-values-for-arima/ bu adresteki gibi p d q değerlerini bularak deneyebilirsiniz. Yine de iyi sonuç vermezse ARIMA modeli veri setinize uygun olmayabilir.
@@CanerErden çok teşekkür ederim 🙏
Hocam bu programı nasıl elde edebilirim. Ücretsiz bir yolu yok mudur?
Minitab in maalesef ücretsiz versiyonu yok. Okulların anlaşması ile kullanılabilir
Merhaba hocam,
Bu videonun ders notlarını drive ya da başka bir platform üzerinden paylaşabilir misiniz?
Ekledim
hocam merhabalar bir sroum olucak. yt serisinin arıma(2.1.0)modelıne uydugu biliniyorsa seri durağan mı oluyor
Merhaba, evet eğer fark alma işlemine gerek duyulmadıysa bu serinin durağan olduğu varsayımıyla yapılır. Yine de serinin durağanlığı kontrol edildikten sonra ARIMA modeline karar vermek gerekir. Durağanlık testinin nasıl yapılacağını göstermiştim.
hocam bir sorum olucak izninizle çok öenmli benim için umarım bugun görürsünüz Yt=2Yt-1-Yt-2+et porsesının birim kçklerini bulma ve duragınlıgı degerlnedırme işlemini nasıl yapabilirim
Kurduğunuz modeli nasıl ulaştınız? Durağanlık kontrolü için sabit ortalama ve varyans aranır. Birim kökleri bulmak için regresyon modelini kullanabilirsiniz. Verilerinize göre birim kökleri tespit edersiniz.
emeğinize sağlık hocam
Hocam çok tesekur ederim çok ciddi bir emek vermişsiniz ve donanımınızı bizimle paylaşmışsınız. Hocam ben inşaat mühendisiyim ve doktora yapmaktayım. Iklim verileri ile bazı çalışmalar yapmak istiyorum. Ancak iklim verileri birbirine çok bağımlı verileri oluşturmakta. Örneğin zaman serisi olarak 1970 yılında 2018 yılına kadar bir göldeki su seviyesini yağış sıcaklık, buharlaşma gibi bir çok parametre etkilemekte. Bu verilerin bir birine etkisini dikkate alarak arima uygulayabilirmiyim ? Bu veriler mevsimsel ve trend eğimlerine sahip oluyor bildigjniz gibi ve yağışın ve sıcaklık gibi girdi degerlerinin göldeki su miktarına etkisi aynı anda değilde bir kaç gün sonra etki etmekte. Bu durumlar hakkında önerebileceğiniz kaynak varmıdır yada böyle bir çalışma yapabilmek imkanım varmıdır arima modelleriyle ? Çok tesekkur ederim tekrardan hocam
Merhaba, evet ARIMA uygulayabilirsiniz. Uygulamadan bir şey söylemek doğru olmaz, birbirini etkileyen parametreler için fark alma gibi işlemler deneyebilirsiniz. ACF ve PACF grafikleri üzerinden yorumlarla uygun bir modele ulaşabilirsiniz. Kolay gelsin
çok yardımcı oldu teşekkürler :))))
Dersin sunumuna: drive.google.com/file/d/1ar_6wMQWTBgzC4MjwgqLoJu7pps9O2U6/view?usp=sharing linkinden ulaşabilirsiniz.
Merhaba, linkte ders sunumu bulunmuyor. Yenileyebilir misiniz
Öncelikle hocam teşekkürler. Yüksek Lisans tezimde elektrik şebekesi için bu tahmin modelini öğrenmek istiyordum. Dersiniz çok yararlı oldu. Fakat hocam sunum drive sayfa hata veriyor. 13.videodakine de erişilemiyor. Tekrar yükleme yapabilir misiniz?
@@busrakayacicek linkleri güncelledim. Teşekkürler.
teşekkür ederim, sunumu indirdim.