Вопросы с тегом «change-point»

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я наткнулся на эту статью, в которой используется обнаружение аномалий ссылок для прогнозирования актуальных тем, и я нахожу это невероятно интригующим: статья «Обнаружение новых тем в социальных сетях с помощью обнаружения аномалий ссылок» . Я хотел бы скопировать его на другой набор данных, но я недостаточно знаком с методами, чтобы …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Я ищу модуль Python, который выполняет анализ точек изменения во временных рядах. Существует ряд различных алгоритмов, и я хотел бы изучить эффективность некоторых из них, не прибегая к ручному раскручиванию каждого из алгоритмов. В идеале я хотел бы, чтобы некоторые модули, такие как bcp (Bayesian Change Point) или strucchange пакетов …

24 time-series  python  change-point 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я хотел бы обнаружить изменения в данных временных рядов, которые обычно имеют одинаковую форму. До сих пор я работал с changepointпакетом для R cpt.mean(), cpt.var()и cpt.meanvar()функций и. cpt.mean()с методом PELT хорошо работает, когда данные обычно остаются на одном уровне. Однако я также хотел бы обнаружить изменения во время спусков. Примером …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

Я пытаюсь реализовать анализ "точки изменения" или многофазную регрессию с использованием nls()R. Вот некоторые фальшивые данные, которые я сделал . Формула, которую я хочу использовать, чтобы соответствовать данным: Y= β0+ β1х + β2Максимум ( 0 , x - δ)Yзнак равноβ0+β1Икс+β2Максимум(0,Икс-δ)y = \beta_0 + \beta_1x + \beta_2\max(0,x-\delta) Предполагается, что это должно …

16 r  regression  change-point  nls 

Я надеюсь, что это правильное место, чтобы опубликовать это, я подумал разместить его на скептиках, но я думаю, они просто скажут, что исследование было статистически неверным. Меня интересует обратная сторона вопроса, как правильно это сделать. На веб-сайте Quantified Self автор опубликовал результаты эксперимента по определенному показателю производительности, измеренному с течением …

15 time-series  change-point 

Существует ли метод моделирования, такой как LOESS, который допускает ноль, один или несколько разрывов, где время разрывов не известно априори? Если метод существует, есть ли существующая реализация в R?

14 r  regression  curve-fitting  change-point  loess 

Может кто-нибудь сказать мне, как заставить R оценить точку разрыва в кусочно-линейной модели (как фиксированный или случайный параметр), когда мне также нужно оценить другие случайные эффекты? Ниже я привел пример с игрушкой, который соответствует регрессии хоккейной клюшки / сломанной палки со случайными отклонениями наклона и случайной дисперсией y-точки пересечения для …

14 r  mixed-model  lme4-nlme  change-point  piecewise-linear 

Есть ли пакеты для кусочно-линейной регрессии, которые могут автоматически определять несколько узлов? Благодарю. Когда я использую пакет Strucchange. Я не мог обнаружить точки изменения. Я понятия не имею, как он обнаруживает точки изменения. Из графиков я мог видеть, что есть несколько моментов, которые могут помочь мне выбрать их. Может ли …

14 regression  change-point 

Этот вопрос может быть слишком основным. Для временной тенденции данных я бы хотел выяснить, где происходит «резкое» изменение. Например, на первом рисунке, показанном ниже, я хотел бы узнать точку изменения, используя какой-либо статистический метод. И я хотел бы применить такой метод в некоторых других данных, для которых точка изменения не …

13 time-series  trend  change-point 

У меня есть общее количество звонков, полученных каждую неделю, и я нанес их на график, возвращаясь почти 3 года назад. На первый взгляд кажется, что за Рождество произошло значительное падение, которое, похоже, не восстановилось, кажется, что в запросах произошла ступенчатая смена. Есть ли тест, который я могу сделать, чтобы измерить …

11 time-series  statistical-significance  change-point 

Я наткнулся на изображение прототипа приложения, которое обнаруживает значительные изменения («тренды», а не всплески / выбросы) в данных трафика: Я хочу написать программу (Java, опционально R), способную делать то же самое, но поскольку мои навыки статистики немного устарели, мне нужно снова углубиться в эту тему. Какой подход / алгоритм я …

11 time-series  change-point 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion