Вопросы с тегом «time-series»

Я начал с анализа временных рядов Гамильтона, но безнадежно потерян. Эта книга действительно слишком теоретическая, чтобы я мог учиться сам. У кого-нибудь есть рекомендации для учебника по анализу временных рядов, который подходит для самостоятельного изучения?

99 time-series  self-study  references 

Я понимаю, что стационарный временной ряд - это тот, чье среднее значение и дисперсия постоянны во времени. Может кто-нибудь объяснить, почему мы должны убедиться, что наш набор данных является стационарным, прежде чем мы сможем запустить на нем различные модели ARIMA или ARM? Относится ли это также к нормальным регрессионным моделям, …

92 regression  time-series  stationarity 

Я работаю с большим количеством временных рядов. Эти временные ряды в основном представляют собой измерения сети, проводимые каждые 10 минут, и некоторые из них являются периодическими (т. Е. Пропускная способность), а некоторые другие - нет (т. Е. Объем трафика маршрутизации). Я хотел бы, чтобы простой алгоритм для онлайн "обнаружения выбросов". …

88 time-series  outliers  mathematical-statistics  real-time 

Я новичок в машинном обучении, и я пытался понять, как применить нейронную сеть для прогнозирования временных рядов. Я нашел ресурс, связанный с моим запросом, но я все еще немного потерян. Я думаю, что базовое объяснение без особых подробностей поможет. Допустим, у меня есть несколько ценовых значений для каждого месяца в …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

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 

Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако невозможно зафиксировать одну из результирующих переменных в существующей переменной. Любые идеи и ссылки на существующие функции …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Вопрос: Я хочу быть уверенным в чем-то, является ли использование перекрестной проверки в k-кратном порядке с временными рядами простым или нужно обратить особое внимание перед использованием? Предыстория: я моделирую временной ряд 6 лет (с цепью полумарков) с выборкой данных каждые 5 минут. Чтобы сравнить несколько моделей, я использую 6-кратную перекрестную …

70 time-series  modeling  cross-validation 

Фон Я работаю в Центре сетевых операций, мы отслеживаем компьютерные системы и их производительность. Одним из ключевых показателей для мониторинга является количество посетителей \ клиентов, которые в настоящее время подключены к нашим серверам. Чтобы сделать это видимым, мы (команда Ops) собираем такие метрики, как данные временных рядов и рисуем графики. …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Я помню, как сидел на курсах статистики как студент, слушавший, почему экстраполяция была плохой идеей. Кроме того, есть множество источников онлайн, которые комментируют это. Там также упоминание о нем здесь . Может кто-нибудь помочь мне понять, почему экстраполяция это плохая идея? Если это так, как методы прогнозирования не являются статистически …

68 regression  time-series  forecasting 

Рекуррентные нейронные сети отличаются от «обычных» тем, что имеют слой «памяти». Благодаря этому слою рекуррентные NN должны быть полезны при моделировании временных рядов. Тем не менее, я не уверен, что правильно понимаю, как их использовать. Допустим, у меня есть следующие временные ряды (слева направо): [0, 1, 2, 3, 4, 5, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Я хочу определить сезонность в данных, которые я получаю. Есть некоторые методы, которые я нашел, такие как сезонный подсерийный график и график автокорреляции, но дело в том, что я не понимаю, как читать график, кто-нибудь может помочь? Другое дело, есть ли другие методы для определения сезонности с или без окончательного …

56 time-series  seasonality 

Я новичок в области глубокого обучения, и для меня первым шагом было прочитать интересные статьи с сайта deeplearning.net. В статьях о глубоком обучении Хинтон и другие в основном говорят о применении его к проблемам изображения. Может кто-нибудь попытаться ответить мне, может ли это быть применено к проблеме прогнозирования значений временных …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

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 

Я анализирую некоторые данные, в которых я хотел бы выполнить обычную линейную регрессию, однако это невозможно, поскольку я имею дело с настройкой в ​​режиме онлайн с непрерывным потоком входных данных (который быстро станет слишком большим для памяти), и мне необходимо обновить оценки параметров, пока они потребляются. т.е. я не могу …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

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