Вопросы с тегом «autocorrelation»

Автокорреляция (последовательная корреляция) - это корреляция ряда данных с самим собой с некоторой задержкой. Это важная тема в анализе временных рядов.

2
Как интерпретировать графики ACF и PACF
Я просто хочу проверить, правильно ли я интерпретирую графики ACF и PACF: Данные соответствуют ошибкам, сгенерированным между фактическими точками данных и оценками, сгенерированными с использованием модели AR (1). Я посмотрел на ответ здесь: Оценить коэффициенты ARMA путем проверки ACF и PACF После прочтения, кажется, что ошибки не имеют автокорреляции, но …

4
Модель истории дискретного времени (выживания) в R
Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

1
Моделирование пространственного тренда путем регрессии с координатами качестве предикторов
Я планирую включить координаты в качестве ковариат в уравнение регрессии, чтобы скорректировать пространственный тренд, который существует в данных. После этого я хочу протестировать остатки на пространственной автокорреляции в случайной вариации. У меня есть несколько вопросов: Должен ли я выполнять линейную регрессию, в которой только независимые переменные являются координатами и а …

4
Как бороться с пробелами / NaN в данных временных рядов при использовании Matlab для автокорреляции и нейронных сетей?
У меня есть временной ряд измерений (высота-одномерный ряд). В период наблюдения процесс измерения замедлился на несколько моментов времени. Таким образом, полученные данные представляют собой вектор с NaN, где в данных были пробелы. Используя MATLAB, это вызывает у меня проблему при вычислении автокорреляции ( autocorr) и применении нейронных сетей ( nnstart). …

2
Могу ли я доверять регрессии, если переменные автокоррелированы?
Обе переменные (зависимая и независимая) показывают автокорреляционные эффекты. Данные временные и стационарные Когда я запускаю регрессионные остатки, похоже, не связаны. Моя статистика Дурбина-Ватсона больше верхнего критического значения, поэтому есть свидетельства того, что условия ошибок не имеют положительной корреляции. Также, когда я строю ACF для ошибок, похоже, что там нет никакой …

1
PACF ручной расчет
Я пытаюсь повторить расчет, который SAS и SPSS делают для функции частичной автокорреляции (PACF). В SAS производится через Proc Arima. Значения PACF - это коэффициенты авторегрессии интересующего ряда по запаздывающим значениям ряда. Моя переменная интереса - продажи, поэтому я вычисляю lag1, lag2 ... lag12 и запускаю следующую регрессию OLS: Yt=a0+a1Yt−1+a2Yt−2+a3Yt−3+…+a12Yt−12.Yt=a0+a1Yt−1+a2Yt−2+a3Yt−3+…+a12Yt−12.Y_t=a_0+a_1Y_{t-1}+a_2Y_{t-2}+a_3Y_{t-3}+\ldots+a_{12}Y_{t-12}. …

3
Автокорреляция при наличии нестационарности?
Имеет ли функция автокорреляции какое-либо значение для нестационарного временного ряда? Временные ряды обычно предполагаются стационарными до того, как автокорреляция используется для целей моделирования Бокса и Дженкинса.
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.