Вопросы с тегом «autoregressive»

Модель авторегрессии (AR) - это случайный временной ряд, моделирующий процесс, который линейно определяет значение ряда в терминах предыдущих значений.

1
Как понять SARIMAX интуитивно?
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 …

4
При каких обстоятельствах подходит процесс MA или AR?
Я понимаю, что если процесс зависит от предыдущих значений самого себя, то это процесс AR. Если это зависит от предыдущих ошибок, то это процесс МА. Когда произойдет одна из этих двух ситуаций? Есть ли у кого-нибудь убедительный пример, освещающий основную проблему относительно того, что означает, что процесс лучше всего смоделировать …

2
Если модель авторегрессивного временного ряда нелинейна, требует ли она все еще стационарности?
Думая об использовании повторяющихся нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Они в основном реализуют своего рода обобщенную нелинейную авторегрессию по сравнению с моделями ARMA и ARIMA, которые используют линейную авторегрессию. Если мы выполняем нелинейную авторегрессию, все еще необходимо, чтобы временной ряд был стационарным, и нужно ли нам выполнять дифференцирование, как …

2
Почему нас волнует, является ли процесс МА обратимым?
У меня возникают проблемы с пониманием, почему мы заботимся о том, является ли процесс МА обратимым или нет. Пожалуйста, исправьте меня, если я ошибаюсь, но я могу понять, почему нас волнует, является ли процесс AR причинным, то есть, если мы можем, так сказать, «переписать», как сумму некоторого параметра и белого …

2
AR (1) процесс с гетероскедастическими ошибками измерения
1. Проблема У меня есть некоторые измерения переменного ytyty_t , где t=1,2,..,nt=1,2,..,Nt=1,2,..,n , для которого у меня есть распределение fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) полученное с помощью MCMC, которое для простоты я предполагаю, что это гауссиан среднего μtμt\mu_t и дисперсии σ2tσt2\sigma_t^2 . У меня есть физическая модель для этих наблюдений, скажем, g(t)g(t)g(t) , но …

3
Как ACF & PACF определяют порядок терминов MA и AR?
Уже более 2 лет я работаю над разными временными рядами. Я читал во многих статьях, что ACF используется для определения порядка терминов MA и PACF для AR. Существует правило большого пальца, что для MA задержка, при которой ACF внезапно отключается, составляет порядок MA и аналогично для PACF и AR. Вот …


3
Почему OLS-оценка коэффициента AR (1) смещена?
Я пытаюсь понять, почему OLS дает необъективную оценку процесса AR (1). Рассмотрим В этой модели строгая экзогенность нарушается, т. е. и коррелируют, а и не коррелированы. Но если это правда, то почему следующий простой вывод не выполняется? утεтут-1εтPlim βytϵt=α+βyt−1+ϵt,∼iidN(0,1).yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} …

2
Несмещенная оценка для модели AR ( )
Рассмотрим модель AR ( ) (предполагая нулевое среднее значение для простоты):ппp ИксT= φ1Икст - 1+ … + ΦпИкст - р+ εTИксTзнак равноφ1ИксT-1+...+φпИксT-п+εT x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оценщик OLS (эквивалентный условному максимального правдоподобия) для является предвзятым, как отмечалось в недавнем потоке .φ : = …

1
Случайная лесная регрессия для прогнозирования временных рядов
Я пытаюсь использовать радиочастотную регрессию для прогнозирования производительности бумажной фабрики. У меня есть поминутные данные для входных данных (скорость и количество поступающей древесной массы и т. Д.), А также для производительности машины (произведенная бумага, мощность, потребляемая машиной), и я собираюсь сделать прогноз на 10 минут впереди на переменных производительности. У …

1
Моделирование автокоррелированных двоичных временных рядов
Каков обычный подход к моделированию двоичных временных рядов? Есть ли бумага или учебник, где это лечится? Я думаю о бинарном процессе с сильной автокорреляцией. Что-то вроде знака процесса AR (1), начинающегося с нуля. Скажем, Икс0= 0X0=0X_0 = 0 и Икст + 1= β1ИксT+ ϵT,Xt+1=β1Xt+ϵt, X_{t+1} = \beta_1 X_t + \epsilon_t, …


1
R и EViews различия в оценках AR (1)
Основная проблема : я не могу получить аналогичные оценки параметров с EViews и R. По причинам, которые я сам не знаю, мне нужно оценить параметры для определенных данных, используя EViews. Это делается путем выбора опции NLS (нелинейные наименьшие квадраты) и использования следующей формулы:indep_var c dep_var ar(1) EViews утверждает, что они …

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
R линейная регрессия категориальной переменной «скрытое» значение
Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

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.