Автобокс: Автобоксы | Купить автобокс | Автобоксы на крышу автомобиля — dvd-auto.ru — Штатные головные устройства c GPS навигацией

Содержание

Как установить автобокс на крышу?

В данной статье мы осознанно опустим вопросы по выбору автобокса, поэтому будем описывать все моменты, связанные с его установкой на крыше автомобиля. Автомобильный бокс лучше выбирать вместе с багажником, чтобы исключить случай несовместимости данных багажных систем. Особенно нужно подойти с умом к таким вопросам обладателям Toyota RAV4 (2005 — 2014), Hyundai Solaris hatch 2013 г.в.: не каждый автобокс сможет встать на багажную систему, установленную в штатные места. Расстояние между упорами может оказаться довольно большим, а возможность движения крепежа по днищу бокса может быть ограничена.

Сама по себе установка грузового бокса на крышу автомобиля является довольно простой, если у вас уже установлен багажник. Механизм фиксации у всех видов креплений один — специальные скобы зажимают поперечину и фиксируют днище на крыше автомобиля. Давайте разберемся в видах механизмов фиксации.

Специальные скобы. Являются самым распространенным вариантом, ими комплектуются большинство боксов эконом сегмента. На скобе нарезана резьба, на которую накручивается гайка в пластиковой шайбе. Все вполне хорошо затягивается и установка автобокса не вызывает трудностей.

«Банан». Наши специалисты его так называют для простоты его восприятия и внешнего вида, похожего на обычный банан. Данными креплениями комплектуются автобоксы брендов Menabo (Италия), Lux (Россия). Конструкция состоит из лапки, которая затягивается с помощью болта в пластиковой шайбе.

«Крабик». Опять же есть сходство с клешнями краба, поэтому для простоты все называют данный механизм именно так. У боксов Thule и дорогих моделей Eurodetail комплектация подразумевает такой тип крепления. «Клешни» сжимаются или разжимаются из-за кручения «вентиля». Простая и надежная конструкция, которая намного увеличивает удобство пользования багажными системами. Бокс можно быстро установить очень быстро.

Как установить автомобильный бокс?

Алгоритм установки довольно прост:

Разместите бокс на середине крыши,
Подгоните крепеж, чтобы он совпал с поперечинами;
Проденьте крепеж, чтобы они:
- в случае со скобами — проденьте их в специальные отверстия в автобоксе, затянув поперечину по середине скобы.
- в случае с «бананом» — проденьте их в прорезь днища, затянув поперечину с помощью фиксирующего болта.
- в случае с «крабиком» — проденьте их в прорезь днища, затянув поперечину с помощью закручивания ручки.
Плотно затяните гайки, но не сорвите резьбу.

Все, процесс установки завершен.

Советы по расположению грузовых боксов на крыше

Автобоксы всегда являлись самыми полезными аксессуарами для любого автолюбителя, ведь позволяют увеличить вместительность и повысить комфорт пассажиров при путешествиях. Аэродинамическая форма современных моделей боксов имеет хорошую обтекаемость, пониженная парусность, что положительным образом влияет на расход топлива, в сравнение со старыми моделями.

Но все эти преимущества могут быть «сведены на нет», если допустить критические ошибки при установке автобоксов. Поэтому в этой статье мы рассмотрим основные моменты общей инструкции всех производителей, которая позволит правильным образом закрепить (установить) автобокс на крыше автомобиля.

1. Нос не должен выступать над лобовым стеклом.

Это означает, что подобная установка чревата негативными последствиями вплоть до срыва днища бокса с мест крепления и/или раскрытия крышки при движения транспортного средства на большой скорости.

Основной негативный фактор — скорость движения, ведь давление воздушного потока на поверхности бокса, лобового стекла, крыши значительно добавит давление на переднюю поперечину багажника и крепление автобокса.

2. Чем шире поперечины багажника, тем лучше

Оптимальное расположение поперечин багажников — от 65 до 80 см. Но все зависит от размера самого грузового бокса и способа крепления самого багажника.

3. Чем ближе к крыше, тем лучше

Стоит выбирать багажную систему, максимально близко расположенные к крыше — так называемые «в распорку». Установка бокса на такой системе получится ниже, следовательно, повысится аэродинамичность автомобиля.

Видео монтажа боксов

Для лучшего понимания всего процесса и освещения нюансов — посмотрите видео по теме из Ютуба.

Если у вас есть вопросы по подобору автомобильных боксов на свой автомобиль — звоните нам 8 (343) 201 01 21 (для регионов — 8 (800) 550-53-25) или оформляйте заказ на нашем сайте.

Автобокс РИФ

Дилеры на карте Поиск дилера по адресу Скачать каталог Инструкции и сертификаты

О нас
Каталог
Новости
Галерея
Дилеры
Статьи
Контакты

Главная

– Новости

– Автобокс РИФ

25. 12.2018

Автомобильные боксы РИФ — это качественные и недорогие пластиковые боксы на крышу автомобиля.

Обладая стильным дизайном и выполненные из прочного материала они существенно увеличивают грузовые возможности любого автомобиля. Возможностей, которые предоставляет автомобильному путешественнику автобокс для автомобиля, множество.

Крепление бокса осуществляется с помощью надёжных и простых элементов, а фирменная система запирания надёжно оберегает содержимое багажного отсека от кражи. Автобокс РИФ эффективно защищает ваш багаж от влаги, грязи и дорожной пыли.

Благодаря отличной аэродинамической форме багажных боксов РИФ расход автомобиля не возрастает и не приводит к снижению скоростных и динамических характеристик. Автобоксы незамены для людей увлеченных охотой, рыбалкой, горнолыжным спортом и другими активными видами отдыха. В линейке пластивых боксов РИФ представлены модели от 360 до 480 литров, которые с легкостью вместят в себя беговые и горные лыжи, сноуборды, удочки и спининги, детские прогулочные коляски, чемоданы и спортивные сумки.

<<<Перейти в раздел>>>

Возврат к списку

На склад поступили кейсы РИФ! 02.02.2021

Ящик для запчастей Алюминиевый ящик для хранения автомобильных запчастей и расходных материалов 20.11.2018

Бесплатная доставка! для розничных покупателей в в следующих городах: 02.11.2018

Новые модели защитных кейсов РИФ Кейс с вертикальной загрузкой 09. 10.2018

Название организации:

Город:

Телефон:

Контактное лицо:

Электропочта:

Сайт:

Дополнительные сведения:

www.autobox.com

Дом
Университет АФН
- Примеры автобоксов
  - Моделирование с Autobox
  - Передаточная функция для двух входов
- Известные цитаты
- История прогнозирования
  - История прогнозирования
  - Программное обеспечение для эконометрики
  - 50 лет прогнозирования
- Введение в прогнозирование
  - Почему и почему
  - Что искать в пакете прогнозирования
  - Разница между пакетами прогнозирования
  - Преимущество Autobox
  - Прогнозирование семейного древа
- Вопросы и ответы
Информация о компании
- О нас
- Философия АФС
- Альянсы
- клиентов
- Свяжитесь с нами
- Комментарии клиентов
- События
- Занятость
- Вехи
- Что мы хотели сказать
Загрузки
Новости
- Автобокс можно использовать в Шансификации
- Презентация Autobox @Risk Conference Роба Фирмина
- 23. 05.18: Используется в РУКОВОДСТВЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ ПО ИНДИКАТОРАМ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ ШВЕЙЦАРИИ — Статистика Федерального таможенного управления (FCA) Вид в разрезе
- Autobox используется в журнале Critical Care Journal Paper
- 111-я конференция GFOA с участием Autobox
- Autobox в статье
- Автобокс используется в книге
- Autobox Output теперь синхронизируется с BI Tools
- Прогнозная статья GFOA с Autobox
- Достижения в 2014 году
- Обнаружение порога и отчет о больших выбросах
- Конференция APICS 2014
- Год в Autobox 2014 и что будет в 2015 году
- Autobox теперь поставляет модели в формате PMML
- Эластичность для всех
- Партнер LLamasoft и Autobox!
- Autobox выпускает облачное совместное прогнозирование
- Запуск базы данных Autobox
- Том Рейли из Консультативного совета по решениям VChain
- Новое видео на тему «Почему Autobox?»
- Пакет командной строки Autobox 7. 0
- Статья соавторов Autobox в Journal of Pediatric Neurology
- Vchain Solutions и AFS заключают сделку
- Том Рейли Цитируется в новой книге
- Запуск нашего БЛОГА
- Конференция IBF в Орландо — 22-24 октября
- Запущен новый сайт
- Конференция IBF по планированию и прогнозированию спроса
- Министерство обороны Канады использует Autobox
- Конференция IBF по планированию и прогнозированию спроса
- Презентация на конференции Висенда
- Страховочный запас доступен во всех продуктах Autobox
- включает новые функции Excel
- Товарищество BMA и AFS
- Статистическое обследование ОРМС Сегодня
- Цитируется в Журнале прикладной эконометрики
- Автобокс, используемый в бумаге о глобальном потеплении
- Может ли прогнозирование помочь мне укомплектовать конкретный колл-центр
- Обзор программного обеспечения Autobox в OR/MS
- 01. 02.10: Используется в журнале «Наука для защиты населения» «РАЗВИТИЕ ЗАРЕГИСТРИРОВАННОЙ ПРЕСТУПНОСТИ В СЛОВАЦКОЙ РЕСПУБЛИКЕ И ЕЕ СРАВНЕНИЕ С КРИМИНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОГНОЗАМИ»
- Создание моделей прогнозирования спроса для банкоматов
- Запущен пакет смешанных частот
- linkedin Обсуждение
- Генерация гипотез добавлена в Autobox
- Добавлена функция ежедневных данных
- Очистка данных и автоматические процедуры
- Процесс совместного прогнозирования
- Заявка на участие в конкурсе GRAND Neural Network
- Правительство Министерства обороны Канады
- Важность проверки результатов прогнозирования
- Прогнозирование движения (журнал APIICS)
- Прогнозирование и планирование с данными POS
- Семинар по статистическому прогнозированию
- Цитируется в учебнике «Бюджетные инструменты»
- Autobox занимает первое место в конкурсе прогнозистов 2008 года
- Выбран Управлением национальной обороны Канады
- Autobox, связанный с SAP®
- Autobox в бенчмаркинге программного обеспечения на точность
- Представлено в сегодняшнем обзоре программного обеспечения для прогнозирования ORMS за 2008 г.
- Запущен Autobox 6.0
- FISERV запускает Autobox в Службах финансового управления
- Запущена бета-версия AutoBJ
- Кольца деревьев Временная серия
- 2008 Соревнование по прогнозированию нейронных сетей
- Опубликовано в Журнале бизнес-прогнозирования
- Используется Американской ассоциацией экономистов-виноводов, «ИДЕНТИФИКАЦИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ДЛЯ ОЦЕНОЧНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ ХЕДЖИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ICEWINE» Дона Сира и Мартина Куси
- 01.01.07: Цитируется в Североамериканском актуарном журнале «Модель Ли-Картера для прогнозирования смертности, пересмотренный вариант», на странице 39, автор Сиу-Ханг Ли, Вай-Сум Чан, вид
- 27.10.06: Белая книга о каннибализации «Проверка рыночной гипотезы», Джон С. Пикетт, Дэвид П. Рейли, просмотр
- 06.10.06: Процитировано на Международном коллоквиуме «Математика в инженерии и числовая физика» в «Методах прогнозирования, применяемых к инженерному менеджменту», Арон Сас-Габорвью
- 23 мая 2006 г . : Используется в технологическом прогнозировании и социальных изменениях «Анализ спроса и предложения на рынке TFT-LCD», авторы Lin, Wang, Lo, Hsu, Wangview
- 18 марта 2006 г.: Опубликовано в Journal of Business Forecasting (весна — см. только страницы 6 и 7), «ЭВОЛЮЦИЯ В БИЗНЕС-ПРОГНОЗИРОВАНИИ: ЭКСПЕРТЫ ДЕЛЯТСЯ СВОИМ ПУТЕМ» view
- 09.06.05: Опубликовано в Журнале бизнес-прогнозирования (лето) «Как выбрать наиболее эффективную модель МНК для данных временных рядов». Джон С. Пикетт, Дэвид П. Рейли, Роберт М. Макинтайр вид
- 01.04.05: Используется в Канадском журнале лесных исследований «Дендроэкологические реконструкции истории нарушений леса с использованием анализа временных рядов с обнаружением вмешательства» Даниэля Друкенброда, вид
- 11.01.05: Опубликовано в Журнале бизнес-прогнозирования (зима 2004-2005 гг.), «Прогнозирование спроса на потребительские товары с использованием информации о погоде: пример» Джоэла Сивилло и Дэвида Рейли, просмотр
- 09. 01.05: Полная история Autobox на странице 363 в Journal of Economic and Social Measurement, «Сборник существующих эконометрических пакетов программного обеспечения» К.Г. Ренфро. вид
- 07.01.05: Weather Predict и AFS образуют альянс, предоставляющий прогнозы погоды с лучшей в отрасли точностью.
- 22.12.04: Опубликовано в Journal of Business Forecasting (Winter), «Прогнозирование спроса на потребительские товары с помощью информации о погоде: пример», Джоэл Сивилло и Дэвид П. Рейли, просмотр
- 01.08.04: Используемая прикладная экономика, август 2004 г., «Различные подходы к моделированию запаздывания реакции: как чилийский промышленный экспорт реагирует на изменения реального обменного курса?» Фелиситас Новак-Леманн, вид
- 01.04.04: Используется в Fraud Magazine, «Обнаружение мошенничества в данных с помощью автоматического обнаружения вмешательства, часть вторая», март/апрель 2004 г., вид
- 01.02.04: Usein Fraud Magazine, «Обнаружение мошенничества в данных с помощью автоматического обнаружения вмешательства», январь/февраль 2004 г. , вид
- 01.07.03: Используется в официальном документе «Modelação da Taxa de Juro do Crédito a Particulares em Portugal: Uma Abordagem ARIMA com Analise de Intervenção e Detecção de Outliers» Хорхе Кайадо. просмотр
- 27.04.03: Carreker выбирает Autobox для использования в своих системах управления наличностью в банкоматах.
- 02.04.03: Используется для анализа Исследовательским институтом поведенческих и социальных наук армии США «На пути к пониманию командной работы и командной сплоченности с течением времени через призму анализа временных рядов», Роберт М. Макинтайр, Кари Строуб.
- 01.04.03: Используется в «BORN TO BE WILD». Влияние отмены закона Флориды об обязательном ношении мотоциклетных шлемов на уровень серьезных травм и летальных исходов
- 12.02.03: Market6 выбирает Autobox для использования в своих системах управления запасами цепочки спроса как часть Anheuser-Busch Win
- 13.10.02: Freefore выпущен
- 12.02.02: Autobox портирован на Linux.
- 11.06.01: Autobox выбран лучшим специализированным пакетом прогнозирования в тексте «Принципы прогнозирования» Дж. Скотта Армстронга
- 03.03.01: Белая книга Джона Пикетта, Дэвида Рейли и Роберта Макинтайра под названием «Необходимые и достаточные условия»
- 22.05.00: Крис Беннетт, Оценка качества данных обследования дорог, Исследовательский отчет Transfund New Zealand.
- 01.07.99: Наличие Autobox 5.0
- 03.05.99: Доступность Autobox в виде DLL
- 08.10.98: AFS установила партнерские отношения с i2 Technologies
- 17.06.98: Используется в документе Международного форума по статистике туризма «ВЕДУЩИЙ ИНДИКАТОР СПРОСА НА ИНОСТРАННЫЙ ТУРИЗМ В ПОРТУГАЛИИ» Луиса Дельфима Сантоса и Маргариды Маседод
- 01.03.97: Используется в экономике окружающей среды и ресурсов «Влияние Чернобыля на внутренний и въездной туризм в Швеции — анализ временных рядов» Л. Хульткранца и К. Олссона. просмотр
- 16.12.96: Выпуск Autobox 4. 0
- 02.12.96: Что искать в пакете прогнозов, опубликованном в осеннем выпуске журнала Business Forecasting
- 23.08.96: Autobox цитируется в исследовании Gartner Group по возможностям прогнозирования спроса 23 августа Gartner Group опубликовала исследование по системам прогнозирования для планирования и контроля производства. AFS была названа одной из немногих компаний с прогнозом
- 01.01.95: Используется в статье «Изменение климата и производство лосося в северо-восточной части Тихого океана» Хэйра и Фрэнсиса. просмотр
- 01.09.94: Используется в Candian Department of Defense «Модель прогнозирования истощения: техническое резюме данных и методологии» Б. Соломона.
- 01.01.94: Используется в статье Хэйра и Фрэнсиса «Изменения режимов масштаба десятилетия в крупных морских экосистемах северо-восточной части Тихого океана». просмотр
- 01.01.94: Используется в Журнале городских исследований «Определение влияния экономических факторов на политику роста местных органов власти: использование анализа временных рядов и моделей передаточной функции» Гарри МакГинниса. вид
- 13 мая 1993 г .: Используется в Министерстве внутренних дел США — Технический отчет — Прогноз использования воды в Пуэрто-Рико »Назарио Д. Рамирес-Белтран
- 01.01.93: Используется в Журнале эндокринологии и метаболизма «Зависимое от пола изменение реакции кортизола на эндогенный адренокортикотропин» Центром здоровья Университета Вирджинии. просмотр
- 01.01.92: Используется в отчете геологической службы о статистических моделях для оценки суточного речного стока в Мичигане
- 01.01.92: Используется в Журнале прикладной фармакологии «Нейроэндокринные эффекты изапирона на гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковую ось» М. Бенеке и др.
- 01.04.91: Используется в Министерстве сельского хозяйства США — Исследовательский отчет — Оценка прогнозов модели временных рядов для цен на молоко Миннесота-Висконсин », Гэри Кео.
- 01/01/90: Цитируется в Белой книге Джона Пикетта и Ричарда Клюендера «Динамика поставок продуктов долгосрочного прогнозирования и последствия для политики».
- 01.07.89: Используется в Журнале вычислительной статистики, том 34, выпуск 1, 1989 г., страницы 43–49 «Автоматическое моделирование временных рядов, анализ вмешательства и эффективное прогнозирование» Джона Герара.
- Автобокс в журнале для ПК
- 01.07.88: Используется в Journal of Forecasting 1988 «Том Nyse: применение анализа выбросов» Джона Герарда.
- Autobox в экспертных системах: приложения для городского планирования
- 01.01.81: Используется в Fishery Bulletin 1981 «Использование моделей Бокса-Дженкинса для прогнозирования динамики промысла: идентификация, оценка и проверка» Роя Мендельсона.
Продукты
- Автобокс
  - Базы данных, ODBC
  - Описание
  - Проблемы?
  - Смешанная частота
  - Цены
  - Текстовые ссылки
  - Видеоуроки
  - 30-дневная пробная версия
- Облачное совместное прогнозирование
- SDK для автобокса
- Обзор автобокса
- Тематические исследования
  - Влияние погоды на ежедневные продажи
  - Правительство Швейцарии
  - Регрессия против Бокс Дженкинс
  - Раствор фармацевтической компании
  - Производство тихоокеанского лосося
  - Решение для прогнозирования Национальной лаборатории Ок-Ридж
  - Моделирование серии единичных значений
  - Изменение режима морских экосистем
  - Решение Goodyear для прогнозирования
  - Дженерал Миллз
  - Прогнозирование недельных продаж пива
  - Финансовый анализ/обнаружение мошенничества с использованием Autobox (с комментариями)
  - Финансовый анализ/обнаружение мошенничества с использованием Autobox
  - Делать тяжело, серия
  - Решение для прогнозирования Commerce Bank
  - Решение для прогнозирования Carreker
  - Исследование каннибализации
  - Anheuser-Busch (аннотированный)
  - Анхойзер-Буш
  - Взгляд на решения для прогнозирования Autobox (с комментариями)
  - Обзор решений Autobox для прогнозирования
- Обзор
Услуги
- Консалтинг
- Обучение
Поддержка
30-дневная пробная версия
Блог

Работает на Xmap!

Перейти к началу

Последние документы

Прогнозирование еженедельных продаж пива
ПРОИЗВОДСТВО ПОДВЕРЖКА PACIFC OCEAN.

2 Сильные стороны прогнозирования 2

2.1 Адаптированная модель 2

2.2 Обнаруживает выбросы, выбросы, сезонный пульс, сдвиги уровней и тренды 4

2,4 Автоматизированное моделирование_ 11

2,5 Причинные переменные 12

2,6 эффективное прогнозирование медленных грузчиков 16

2,7 Опасность в наименьших квадратах Регрессии. Необходимо 19

3.3 Время моделирования 20

4 Обзор моделирования_ 21

1 Введение

Планирование спроса является одной из самых больших проблем оптимизации запасов. Все решения, принимаемые сегодня, основаны на том, что, как мы верим, произойдет завтра. Чем больше мы знаем о том, что произойдет, тем лучше можно подготовиться к таким вызовам или воспользоваться возможностями.

AUTOBOX, основанная на новаторской методологии Бокса-Дженкинса, представляет собой экспертную систему, которую можно использовать для моделирования и прогнозирования как одномерных, так и многомерных временных рядов. Г.Э. Бокс и Г.М. В 1976 году Дженкинс разработал то, что считается наиболее эффективным и точным методом статистического прогнозирования. Они предложили широкий класс базовых статистических моделей структуры спроса, а также процедуру выбора соответствующего члена класса на основе исторических данных. доступный. Он отличается от традиционных методов тем, что не предполагает модель из заранее определенного списка моделей, а идентифицирует (и строит) саму модель из данных.

Результат исследования Бокса и Дженкинса (теперь известный как метод Бокса-Дженкинса) касается необходимости моделирования как одномерных, так и многомерных моделей: основе прошлых значений временного ряда. Бокс-Дженкинс использует ARIMA (авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) для моделирования таких временных рядов.

Многомерная модель : прогнозирование будущих значений не только на основе прошлых значений, но и на основе вторичных временных рядов, которые включают переменные причины, влияющие на спрос.

AUTOBOX привлекателен как для профессионалов, так и для неспециалистов. Эксперт может применять свои знания для управления потоком моделирования и оценки. Неспециалист может использовать его как «статистику в коробке», не разбираясь в математике, лежащей в основе эвристики AUTOBOX.

2 Сильные стороны прогнозирования

2.1 Специализированная модель

Подход заключается в разработке цикла идентификации, оценки и диагностики модели, первоначально описанного Боксом и Дженкинсом.

Модели прогнозирования Бокса-Дженкинса основаны на статистических концепциях и принципах и способны моделировать широкий спектр поведения временных рядов. Вместо того, чтобы выбирать модель из пользовательского или системного набора моделей, AUTOBOX использует систематический подход для адаптации модели прогноза к каждому временному ряду.

Целью AUTOBOX является предоставление простых ответов, когда уместны простые ответы, и сложных ответов, когда уместны сложные ответы.

2.1.1 Процедура моделирования

Обычно перечисляют возможные модели, не имея ни малейшего представления о том, как модели взаимосвязаны. Типичным процессом выбора, предлагаемым простым программным обеспечением, является экспоненциальное сглаживание, X-11, модели тренда, модели регрессии и средневзвешенные значения. Генеалогическое древо прогнозирования и то, как модели соотносятся друг с другом, очень мало, если таковые вообще имеются. Выбор модели осуществляется либо за пределами выборки, либо на основе выборочной статистики. Подход вне выборки не проходит тест на объективность, поскольку он зависит от количества утаенных значений.

Методология Бокса-Дженкинса состоит из четырехшаговой итерационной процедуры.

1. Предварительная идентификация: исторических данных используются для предварительной идентификации подходящей модели Бокса-Дженкинса.

2. Оценка: исторических данных используются для оценки параметров предварительно идентифицированной модели.

3. Диагностическая проверка: различные диагностики используются для проверки адекватности предварительно определенной модели и, при необходимости, для предложения улучшенной модели, которая затем рассматривается как новая предварительно идентифицированная модель.

4. Прогнозирование: после получения окончательной модели она используется для прогнозирования будущих значений временных рядов.

Перед предварительной идентификацией модели временной ряд должен быть преобразован в стационарный временной ряд, если это не так.

Стационарный временной ряд: Среднее значение и дисперсия постоянны во времени.

Нестационарные временные ряды: Среднее значение и/или дисперсия изменяются с течением времени.

2.1.2 Компоненты модели

Три компонента модели прогнозирования Бокса-Дженкинса:

· фиктивные переменные

· история интересующего ряда

· причинные переменные, т. е. потенциально поддерживающие ряды

фиктивные переменные используются для идентификации и хранить информацию об импульсах, сдвигах уровней, выбросах, выбросах или тенденциях местного времени.

Окончательная модель удовлетворяет обоим требованиям:

· Критерии необходимости, гарантирующие статистическую значимость расчетных коэффициентов.

· Тесты достаточности, которые гарантируют, что ошибка непредсказуема сама по себе, не предсказуема на основе набора причинных данных или их задержек и имеет постоянное среднее значение, равное нулю.

2.2 Обнаруживает выбросы, выбросы, сезонные импульсы, сдвиги уровней и тренды

AUTOBOX использует систематический процесс для имитации опытного статистика, определяющего переменные вмешательства или важные импульсы. Используя процесс интеллектуального анализа данных, AUTOBOX будет механически искать наименее правдоподобные гипотезы и проверять их, чтобы определить, следует ли рассматривать такие точки данных как выбросы, выбросы, сезонные импульсы, сдвиги уровня или тренды местного времени.

2.2.1 Выбросы

Если выброс находится за пределами определенного предела вероятности (95% или 99%), сначала формулируют гипотезу и пытаются ее отвергнуть. В противном случае импульс считается выбросом и удаляется из наблюдения. Это удаление или корректировка значения таким образом, чтобы не возникало эффекта выброса, эквивалентно дополнению модели переменной 0/1 (фиктивной), где 1 используется для обозначения момента времени, а 0 в другом месте.

Пример: 27 месячных значений с сезонностью 12. Прогноз ясно показывает, что выбросы не использовались для прогноза.

2.2.2 Выбросы

Влияние вкраплений столь же серьезно, как и выбросы. Вкладыши слишком нормальны или слишком близки к среднему значению. Если игнорировать вкрапления, это будет искажать идентификацию модели и ее параметров.

Оценка каждого необычного значения по отдельности неэффективна и упускает момент обнаружения вмешательства или очистки данных. Последовательность значений может по отдельности находиться в «пределах», но все вместе может представлять сдвиг уровня, который может быть постоянным или непостоянным. Последовательность «необычных» значений может возникать с фиксированным интервалом, что указывает на необходимость сезонной «очистки» импульсов. Отдельные значения могут находиться в определенных пределах, но в совокупности они могут свидетельствовать о неслучайности. Чтобы немного усложнить ситуацию, в значениях может наблюдаться локальный тренд

Пример: 18 месячных значений с сезонностью 12. Из данных, использованных для разработки модели, были удалены две вставки.

2.2.3 Сезонные импульсы

Сезонные импульсы — это повторяющиеся во времени импульсы. Это может быть на короткий период времени, например, в отпуск, или на более длительный период, например, лыжное снаряжение в Аспене зимой.

Пример: 24 месячных значения с сезонностью 12. Сезонные импульсы за периоды h3 – h3 и h24 – h25 были спрогнозированы AUTOBOX за период F10 – F11.

2.2.4 Локальные временные тренды

Локальные временные тренды во временных рядах требуют определения точек разрыва и последующей оценки локального тренда. Часто бывает так, что временной ряд имеет тенденцию, но на самом деле это не так. Если тренд неубедителен, AUTOBOX не будет применять тренд к прогнозу.

Пример 1: Временной ряд с 24 месячными значениями с сезонностью 12 с тенденцией.

Пример 2: 59 месячных значений с сезонностью 1, так как это годовые значения. AUTOBOX распознает сдвиг уровня, но не прогнозирует тренд, так как сигнал тренда неубедителен.

2.2.5 Сдвиги уровней

Способность определять сдвиги уровней важна при прогнозировании. Часто случается, что элемент делает явный сдвиг из-за изменяющихся обстоятельств спроса, и если инструмент прогнозирования не распознает сдвиг, прогнозы будут разбавлены значениями, которые больше не применимы.

Пример: 24 месячных значения с сезонностью 12. Очевидно, что прогноз AUTOBOX основан только на последних 14 периодах.

2.3 Гибкость, но надежность

Имеется полный контроль статистической чувствительности для включения/исключения параметров модели и структур. Эти функции позволяют пользователю полностью контролировать процесс моделирования. Пользователь может позволить AUTOBOX выполнять столько или меньше операций по построению модели, как того требует пользователь или сложность проблемы. В то же время AUTOBOX устраняет ненужную структуру, такую как статистически незначимые переменные причины.

2.3.1 Искусственное увеличение размера выборки

Количество степеней свободы для критерия значимости ложно увеличивается при использовании 240 часовых точек данных вместо 4 месячных наблюдений. Размер выборки действительно не увеличивается, хотя статистические расчеты производятся так, как если бы это было так. Проводя наблюдения через более близкие интервалы, мы создаем временные ряды с все более и более высокой автокорреляцией.

AUTOBOX с применением фильтрации и предварительного отбеливания уберет такую автокорреляцию.

2.3.2 Гибкость

Наличие гибкого инструмента, которым может управлять AUTOBOX знающий человек, особенно для более важных/ценных прогнозов, которые просматриваются после создания автоматического прогноза. Если компания получает 80% своих доходов от нескольких товаров, она определенно сделает все возможное, чтобы с этими товарами ничего не случилось.

AUTOBOX управляется 155 переключателями, которые можно использовать для повышения точности прогноза. Менее опытные пользователи могут использовать некоторые переключатели, в то время как другие переключатели рекомендуется использовать только опытным пользователям. Наилучший подход — позволить механизму по умолчанию позаботиться обо всех прогнозах и просматривать только самые важные прогнозы, которые имеют решающее значение для компании.

Пример: В этом примере показано влияние только 3 переключателей на прогноз. Именно поэтому его рекомендуют опытным пользователям.

2.3.3 Ложная корреляция и причинные переменные

Ложная связь или корреляция – это ситуация, в которой измерения двух или более переменных статистически связаны, но на самом деле не связаны причинно-следственной связью. Обычно это происходит потому, что статистическая связь обусловлена третьей переменной. При учете влияния третьей переменной связь между первой и второй переменной исчезает.

Аналитик, который принимает результаты корреляции как указывающие на причинно-следственную связь, совершает ту же ошибку, что и человек, делающий выводы, например, «пожарные причиняют ущерб, потому что чем больше пожарных у вас есть на пожаре, тем больший ущерб сообщается».

корреляция основана на (неверном) предположении, что ряды не имеют внутренней автокорреляции. Как только вы учитываете временной ряд или автопроективную составляющую, взаимная корреляция становится несущественной. Концепция включения необходимых, но пропущенных переменных ясна в временной ряд, потому что сопутствующая переменная обычно очевидна после того, как ее присутствие было обнаружено с помощью структуры ARIMA с выводом о том, что переменная X не является значимой сверх исторического влияния Y. Во многих случаях структура ARIMA уменьшает дисперсию ошибки, позволяет получить более четкое представление и значимость переменной-кандидата.

Аналогичным образом сообщалось, что в одной из африканских стран уровень эпидемии был высоким, а доля врачей была относительно выше. С таким же успехом мы могли бы приписать эпидемии присутствию врачей!! Такого рода истории использовались для унижения практики статистики; скорее это унижает неправильное использование перекрестных статистических инструментов в задачах временных рядов. Статистика не виновата, это неосторожный практик и/или неэффективные статистические инструменты.

Пример: Вот пример двух экономических переменных, которые имеют взаимную корреляцию, но при изучении с помощью AUTOBOX не доказано, что предикторная переменная имеет какую-либо информацию. Видно, что прогноз не зависит от причинно-следственного прогноза.

2.4 Автоматическое моделирование

AUTOBOX предлагает полную автоматизацию задач моделирования и прогнозирования, поэтому его можно рекомендовать практикам, которым необходимо автоматически обрабатывать большие объемы данных. Несмотря на то, что этот автоматизированный процесс несколько медленнее, чем очень простые модели (например, более упрощенные алгоритмы скользящего среднего), он позволяет набору надежных программ прогнозирования прогнозировать сотни тысяч или даже миллионы элементов.

2.4.1 Автоматическая идентификация модели

AUTOBOX использует набор фиктивных переменных при поиске шаблонов, которые должны быть включены в модель. Это часть автоматической идентификации модели, которая не требует взаимодействия с пользователем. Если сигнал сильный, тренд можно определить только по нескольким точкам данных.

Пример: В этом примере показано, как AUTOBOX прогнозирует повторяющийся шаблон с помощью автоматической идентификации модели.

2.5 Причинные переменные

Дополнительным преимуществом является оптимальное включение переменных, вызывающих изменения в структурах спроса. Мы знаем, что прошлое никогда не «вызывает» будущее. Будущее «вызвано» маркетинговыми решениями, действиями конкурентов, последствиями праздников и т. д. Оптимальное сочетание информации в этих переменных, а также прошлых продаж (или, точнее, прошлого спроса) может быть чрезвычайно эффективным.

Могут применяться причинные переменные как детерминированного, так и стохастического характера. Это означает, что влияние такой каузальной зависимости может быть ограничено определенным периодом времени (детерминированное) или оно может иметь эффект опережения или запаздывания (стохастическое).

2.5.1 Определение влияния причинной связи

Первым шагом для AUTOBOX является определение того, применима ли причинная связь к прогнозируемому временному ряду. Во-вторых, необходимо оценить величину эффекта. Выбросы и выбросы удаляются, прежде чем приступить к прогнозу. В противном случае величина эффекта может быть обманчива.

Пример: Этот пример демонстрирует, как выбросы исключаются из определения величины причинного эффекта. Если все 5 причинных переменных были включены, причинный импульс должен быть равен 10. Поскольку одна причинная переменная идентифицирована как выброс, правильно рассчитанная величина равна 12.

Упрощенный расчет:

[Сумма величин причинных переменных] / [Количество причинных переменных] = [60] / [6-1]

= 12

2.5.2 Детерминированная причинность

Если a причинная переменная будет влиять только на тот конкретный период, когда возникает причинная связь, необходимо использовать детерминированную причинную связь. Торговые дни в месяц влияют только на продажи в этом месяце, они не влияют на продажи в предыдущем или последующем месяце. Другой пример — влияние погоды на продажи мороженого. Это типичные примеры причинных переменных, которые влияют только на период возникновения.

Пример: Хотя кажется, что в данных присутствует эффект запаздывания, выбор детерминированной причинной связи подтверждает, что причинная связь не имеет ничего общего с сокращением продаж после пика. AUTOBOX не будет включать снижение, за исключением случаев, когда оно будет признано сезонной тенденцией, равномерно распределенной во времени.

2.5.3 Стохастическая причинно-следственная связь с эффектом запаздывания

Часто случается, что причинно-следственная связь, такая как продвижение по службе, имеет эффект запаздывания. AUTOBOX будет включать такой сигнал при использовании стохастической причинной связи.

Пример: Используя тот же временной ряд, что и для детерминистического примера, только со стохастическим типом причинной связи вместо детерминированного, показано, как AUTOBOX действительно улавливает падение после причинной переменной (вероятно, повышения).

2.5.4 Стохастическая причинно-следственная связь с эффектом опережения

Причинно-следственные переменные также могут иметь эффект опережения. В случае, когда заранее ожидается снижение цены или ожидается, что в ближайшее время будет выпущена обновленная версия продукта, можно воздержаться перед покупкой. Это типичная ситуация с лидом, которая хорошо решается при использовании AUTOBOX.

2.6 Эффективное прогнозирование медленно движущихся объектов

Многие компании сталкиваются с трудностями прогнозирования медленно движущихся объектов с разреженными данными. Эту последовательность нельзя рассматривать как обычный непрерывный временной ряд из-за непостоянной разницы во времени. Кроме того, обработка малых целых чисел, как если бы они были непрерывными, расширяет одно из предположений, лежащих в основе моделирования непрерывного распределения.

AUTOBOX представляет метод, который отдельно прогнозирует количество и интервалы между продажами. Таким образом, множество нулей не искажают фактические объемы, а к прогнозированию, когда может произойти следующая продажа, добавляется небрежность.

По умолчанию все элементы, у которых более 50% (которые можно настроить) точки данных равны нулю, будут моделироваться с использованием прерывистого спроса.

Пример: Отображение прогноза прерывистого спроса AUTOBOX в сравнении с фактическими данными временного ряда.

2.7 Опасность в регрессии методом наименьших квадратов

Надежность AUTOBOX еще раз подтверждается следующим примером.

Пример: В этом примере к временному ряду была добавлена причинно-следственная связь, и с помощью стандартной регрессии методом наименьших квадратов делается вывод о том, что переменная-причина является статистически значимой. Причина значимости заключается в том, что среднее значение первых 30 наблюдений статистически значимо отличается от среднего значения последних 30 наблюдений. В этом случае, как идентифицирует AUTOBOX, не следует заниматься проверкой гипотезы 2-х средних, поскольку ряд имеет тренд.

3 Слабые стороны прогнозирования

3.1 Ограничение моделирования вмешательства

Целью моделирования вмешательства является выявление импульсов, которые могут быть важными или просто выбросами. AUTOBOX не принимает одиночные импульсы, если какая-либо из точек отстает или опережает. Чтобы убедиться, что такие одиночные импульсы включены в модель, необходимо добавить причинный ряд для поддержки качественной информации, стоящей за включением таких одиночных импульсов.

Пример:

На первом графике показано, где моделирование интервенций определило минимумы в h21 и h33 как сезонные и соответственно спрогнозировано. Второй график показывает слабость, когда запаздывающий минимум на h22 не был связан с минимумом на h33.

3.2 Количество необходимых точек данных

Эмпирическое правило заключается в том, что для методологии Бокса-Дженкинса необходимо иметь в 3 раза больше данных за сезонный период. Если предположить, что сезонность равна 12, то предпочтительно требуется 36 точек данных. Чем меньше точек данных, тем сложнее будет идентифицировать сигнал или паттерн. Чем больше шума во временном ряду, тем больше данных потребуется для отделения шума от сигнала.

AUTOBOX, однако, решает эту проблему, используя модель-кандидат для оценки и пересмотра на основе информации в остатках. Это позволяет AUTOBOX прогнозировать модели с меньшим количеством данных, чем обычно требуется.

Пример: На первом графике показан прогноз только с 12 точками данных. Как показано, прогноз основан на среднем значении, так как сигналы не могут быть идентифицированы. Тот же временной ряд показан на втором графике. На этот раз было использовано 60 точек данных вместо 12. Чем больше данных, тем выше точность с 89.% до 95%. Второй график включает шаблоны, которые можно идентифицировать с помощью большего количества данных. Обратите внимание, что первый прогноз по 12 точкам данных все еще был хорошим прогнозом, второй был просто лучше, как и можно было ожидать, имея в 4 раза больше данных.

3.3 Время моделирования

Из-за массивных вычислений, необходимых для автоматизации методологии Бокса-Дженкинса, и технологии, используемой AUTOBOX, механизм прогнозирования работает значительно медленнее, чем стандартный механизм прогнозирования возможностей — оптимизация запасов, вычисляющий наилучшее соответствие традиционные методы прогнозирования. Эта проблема частично преодолевается путем планирования прогнозируемых заданий. Планировщик может использовать серверные процессоры, а также ПК, доступные через локальную сеть, которые можно использовать, когда они простаивают.

Важно помнить, что использование причинных переменных увеличивает время вычислений. Ради экономии времени рекомендуется не назначать причинно-следственные ряды по умолчанию всем элементам, а назначать причинно-следственные ряды элементам или группам элементов, которые считаются применимыми.

4 Обзор моделирования

Механизм прогнозирования построен на центральных этапах моделирования парадигмы Бокса-Дженкинса.