Вопросы с тегом «arima»

Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Можете ли вы привести некоторые примеры из реальной жизни временных рядов, для которых процесс скользящего среднего порядка : есть какая- то априорная причина быть хорошей моделью? По крайней мере, для меня авторегрессионные процессы кажутся интуитивно понятными, в то время как процессы МА не кажутся естественными на первый взгляд. Обратите внимание, …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Учитывая все хорошие свойства моделей пространства состояний и KF, я задаюсь вопросом - каковы недостатки моделирования пространства состояний и использования фильтра Калмана (или EKF, UKF или фильтра частиц) для оценки? Допустим, скажем, обычные методологии, такие как ARIMA, VAR или специальные / эвристические методы. Их сложно откалибровать? Они сложны и трудно …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Когда я читаю «скользящее среднее» относительно временного ряда, я думаю что-то вроде или, возможно, взвешенный средний, например, . (Я понимаю, что на самом деле это модели AR (3), но именно к этому мой мозг подскакивает.) Почему MA (q) моделирует формулы ошибочных терминов или «инновации»? Какое отношение имеет отношение к скользящей …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Я запутался. Я не понимаю разницы между процессом ARMA и GARCH .. для меня то же самое нет? Вот процесс (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} А вот и ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t + …

42 arima  garch  finance 

Недавно я применил ряд методов прогнозирования (MEAN, RWF, ETS, ARIMA и MLP) и обнаружил, что MEAN оказался на удивление хорошо. (СРЕДСТВО: где все будущие прогнозы предсказываются как равные среднему арифметическому наблюдаемых значений.) Средство даже превосходило ARIMA в трех сериях, которые я использовал. Что я хочу знать, если это необычно? Означает …

38 forecasting  arima 

Комментарии: Во - первых , я хотел бы сказать большое спасибо автору этого новые tsoutliers пакет , который реализует Чен и Лю обнаружения временных рядов останец , который был опубликован в журнале Американской статистической ассоциации в 1993 году Open Source программного обеспечения .ррR Пакет итеративно обнаруживает 5 различных типов выбросов …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

У меня есть четыре разных временных ряда часовых измерений: Потребление тепла внутри дома Температура вне дома Солнечная радиация Скорость ветра Я хочу иметь возможность прогнозировать потребление тепла в доме. Существует четкая сезонная тенденция, как на ежегодной, так и на ежедневной основе. Поскольку существует четкая корреляция между различными сериями, я хочу …

33 time-series  modeling  arima 

В чем смысл анализа временных рядов? Существует множество других статистических методов, таких как регрессия и машинное обучение, которые имеют очевидные варианты использования: регрессия может предоставить информацию о взаимосвязи между двумя переменными, в то время как машинное обучение отлично подходит для прогнозирования. Но пока я не вижу, для чего нужен анализ …

29 time-series  arima 

Я использую R (3.1.1) и модели ARIMA для прогнозирования. Я хотел бы знать, каким должен быть параметр «частоты», который назначается в ts()функции , если я использую данные временных рядов, которые: разделено минутами и распространяется в течение 180 дней (1440 минут / день) отделяется секундами и распространяется на 180 дней (86 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

В arimaфункции в R, то , что делает order(1, 0, 12)среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p, d, qи что этот процесс , чтобы найти эти значения?

27 r  time-series  arima 

Я пытаюсь понять статью о прогнозировании электрической нагрузки, но я борюсь с концепциями внутри, особенно с моделью SARIMAX . Эта модель используется для прогнозирования нагрузки и использует многие статистические понятия, которые я не понимаю (я студент старших курсов по информатике - вы можете считать меня непрофессионалом в области статистики). Мне …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Ранее я использовал прогноз Pro для прогнозирования одномерных временных рядов, но переключаю свой рабочий процесс на R. Пакет прогноза для R содержит много полезных функций, но он не выполняет никаких преобразований данных перед запуском auto. .arima (). В некоторых случаях прогноз Pro решает записать данные преобразования, прежде чем делать прогнозы, …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Это может быть трудно найти, но я хотел бы прочитать хорошо объясненный пример ARIMA, который использует минимальную математику расширяет обсуждение за пределы построения модели на использование этой модели для прогнозирования конкретных случаев использует графику, а также числовые результаты для характеристики соответствия прогнозных и фактических значений.

25 time-series  arima  intuition