Вопросы с тегом «time-series»

Я хотел бы настроить алгоритм обнаружения аномалии во временных рядах, и я планирую использовать для этого кластеризацию. Почему я должен использовать матрицу расстояний для кластеризации, а не необработанные данные временных рядов ?, Для обнаружения аномалии я буду использовать кластеризацию на основе плотности, алгоритм как DBscan, так будет ли это работать …

15 time-series  clustering  trend 

У меня есть временные ряды цен двух ценных бумаг, A и B, за один и тот же период времени и с одинаковой частотой. Я хотел бы проверить, есть ли статистически значимая разница во времени между двумя ценами (моя нулевая гипотеза заключается в том, что разница равна нулю). В частности, я …

15 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

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 

Рассмотрим простой временной ряд: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 мы можем вычислить матрицу смежности для этого временного ряда, представляющего временные связи между выборками. При вычислении этой матрицы мы добавляем воображаемый сайт в момент времени 0, а связь между …

15 time-series  matrix-decomposition  svd 

Как я могу генерировать двоичные временные ряды, такие что: Указана средняя вероятность наблюдения 1 (скажем, 5%); Условная вероятность наблюдения 1 в момент времени учетом значения в момент времени (скажем, 30%, если значение равно 1)?т - 1 т - 1TTtт - 1T-1t-1т - 1T-1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

Я делаю анализ данных временных рядов методами пространства состояний. По моим данным, стохастическая модель локального уровня полностью превзошла детерминированную. Но детерминистическая модель уровня и уклона дает лучшие результаты, чем со стохастическим уровнем и стохастическим / детерминированным уклоном. Это что-то обычное? Все методы в R требуют начальных значений, и я где-то …

15 time-series  state-space-models 

Как бы вы получили почасовые средние значения для нескольких столбцов данных за ежедневный период и показывали результаты для двенадцати "хостов" на одном графике? То есть я хотел бы наметить, как выглядит 24-часовой период для данных за недели. Конечной целью будет сравнение двух наборов этих данных до и после выборок. dates …

15 r  time-series  aggregation 

В настоящее время я собираю данные для эксперимента по психосоциальным характеристикам, связанным с переживанием боли. Как часть этого, я собираю измерения GSR и BP в электронном виде от моих участников, наряду с различными самоотчётами и скрытыми измерениями. У меня психологический фон, и я чувствую себя комфортно с факторным анализом, линейными …

15 r  time-series  references 

Контекст: У меня есть группа веб-сайтов, где я записываю количество посещений ежедневно: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } W2 = { 0, …

15 time-series  forecasting 

Предположим, у кого-то есть временной ряд, из которого можно выполнить различные измерения, такие как период, максимум, минимум, среднее и т. Д., А затем использовать их для создания модельной синусоидальной волны с такими же атрибутами. Существуют ли какие-либо статистические подходы, которые можно использовать для количественной оценки? насколько точно фактические данные соответствуют …

15 time-series  classification 

Мне не ясно, как рассчитать коинтеграцию с нерегулярными временными рядами (в идеале, используя тест Йохансена с VECM). Моей первоначальной мыслью было бы упорядочить ряд и интерполировать пропущенные значения, хотя это может повлиять на оценку. Есть ли литература на эту тему?

15 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

Я пытаюсь научиться использовать нейронные сети. Я читал этот урок . После подбора нейронной сети по временному ряду, используя значение в для прогнозирования значения в момент времени t + 1, автор получает следующий график, где синяя линия - это временной ряд, зеленый - это прогноз данных поезда, красный - это …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

У меня есть многомерный набор данных временных рядов, включающий взаимодействующие биологические и экологические переменные (плюс, возможно, некоторые экзогенные переменные). Помимо сезонности, в данных нет четкой долгосрочной тенденции. Моя цель - увидеть, какие переменные связаны друг с другом. Прогнозирование на самом деле не искали. Будучи новичком в анализе временных рядов, я …

15 r  time-series  var  seasonality 

У меня есть временной ряд, который я пытаюсь прогнозировать, для которого я использовал сезонную модель ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Это отличается от того, что R предложил с auto.arima (R-вычисленный ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] был бы более подходящим, я назвал его fit1). Тем не менее, в последние 12 месяцев …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

На практике, как оценить, является ли процесс AR (P) стационарным или нет? Как определить порядок для моделей AR и MA?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity