Вопросы с тегом «time-series»

У меня есть простой временной ряд с 5-10 точками данных на набор данных через равные промежутки времени. Мне интересно, как лучше определить, отличаются ли два набора данных. Должен ли я попробовать t-тесты на каждой точке данных, или посмотреть на область под кривыми, или есть какая-то многомерная модель, которая будет работать …

16 time-series  statistical-significance 

Эконометрики часто говорят о временных рядах, интегрируемых с порядком k, I (k) . k - минимальное количество разностей, необходимых для получения стационарного временного ряда. Какие методы или статистические тесты можно использовать для определения, с учетом уровня достоверности, порядка интегрирования временных рядов?

16 time-series 

У меня есть большой набор данных о загрязнении, который регистрируется каждые 10 минут в течение двух лет, однако в этих данных есть ряд пробелов (в том числе некоторые, которые проводятся по несколько недель за раз). Данные кажутся довольно сезонными, и в течение дня наблюдаются большие различия по сравнению с ночью, …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

Как вы оцениваете подходящую модель прогноза для временного ряда путем визуального осмотра графиков ACF и PACF? Какой из них (например, ACF или PACF) сообщает AR или MA (или они оба)? Какая часть графиков показывает вам сезонную и несезонную часть для сезонной ARIMA? Рассмотрим функции ACF и PCF, показанные ниже. Они …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

Каковы требования стационарности использования регрессии с ошибками ARIMA (динамическая регрессия) для вывода? В частности, у меня есть нестационарная непрерывная переменная исхода , нестационарная непрерывная переменная предиктора и ряд обработки фиктивных переменных . Я хотел бы знать, коррелировалось ли лечение с изменением исходной переменной, которое составляет более двух стандартных ошибок по …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Я впечатлен forecastпакетом R , а также, например, zooпакетом для нерегулярных временных рядов и интерполяции пропущенных значений. Мое приложение находится в области прогнозирования трафика в колл-центре, поэтому данные о выходных (почти) всегда отсутствуют, что может быть легко обработано zoo. Кроме того, некоторые дискретные точки могут отсутствовать, я просто использую R …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Вот мой эксперимент: Я использую findPeaksфункцию в пакете quantmod : Я хочу обнаружить «локальные» пики в пределах допуска 5, то есть первые местоположения после временного ряда падают с локальных пиков на 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p, cc[p]) p Выход [1] 3 22 41 Это кажется неправильным, …

16 r  time-series 

Я ищу некоторые надежные методы для удаления выбросов и ошибок (независимо от причины) из финансовых данных временных рядов (например, тикданных). Тик-тик-тик финансовые данные временных рядов очень грязные. Он содержит огромные (временные) промежутки, когда биржа закрыта, и делает огромные скачки, когда биржа открывается снова. Когда биржа открыта, все виды факторов вводят …

16 time-series  outliers 

Я экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Прочитав этот пост в блоге о байесовских моделях структурных временных рядов, я хотел взглянуть на реализацию этого в контексте проблемы, для которой я ранее использовал ARIMA. У меня есть некоторые данные с некоторыми известными (но шумными) сезонными компонентами - это определенно есть ежегодные, ежемесячные и еженедельные компоненты, а также некоторые …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

Я знаю о регуляризации типа LASSO, гребня и эластичной сетки в моделях линейной регрессии. Вопрос: Можно ли применить этот (или аналогичный) вид штрафных оценок к моделированию ARIMA (с непустой частью MA)? При построении моделей ARIMA кажется обычным рассмотреть предварительно выбранный максимальный порядок задержки ( , ), а затем выбрать оптимальный …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

Я работаю над временным рядом, значения которого строго положительны . Работая с различными моделями, включая AR, MA, ARMA и т. Д., Я не мог найти простой способ добиться строго положительных прогнозов. Я использую R для выполнения своих прогнозов, и все, что я смог найти, это прогноз.hts {hts}, у которого есть …

15 time-series  forecasting  constrained-regression 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я пытаюсь понять, как оцениваются параметры в моделировании ARIMA / Box Jenkins (BJ). К сожалению, ни одна из книг, с которыми я столкнулся, подробно не описывает процедуру оценки, такую ​​как процедура оценки правдоподобия. Я нашел сайт / учебный материал, который был очень полезным. Ниже приведено уравнение из источника, указанного выше. …

15 time-series  forecasting  arima  optimization  box-jenkins 

Я использую ежедневные временные ряды данных о продажах, которые содержат около 2 лет ежедневных точек данных. Основываясь на некоторых онлайн-уроках / примерах, я попытался определить сезонность в данных. Кажется, что есть еженедельная, ежемесячная и, вероятно, годовая периодичность / сезонность. Например, существуют дни выплаты, особенно в первый день выплаты за месяц, …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities