Вопросы с тегом «time-series»

Некоторое время я боролся со стационарностью в голове ... Ты так об этом думаешь? Любые комментарии или дальнейшие мысли будут оценены. Стационарный процесс - это тот, который генерирует значения временных рядов, так что среднее значение распределения и дисперсия остаются постоянными. Строго говоря, это известно как слабая форма стационарности или ковариации …

14 time-series  stationarity  intuition 

Вот некоторый контекст. Я заинтересован в определении того, как две переменные среды (температура, уровни питательных веществ) влияют на среднее значение переменной отклика за 11-летний период. В течение каждого года есть данные из более чем 100 тысяч мест. Цель состоит в том, чтобы определить, отразилось ли в течение 11-летнего периода среднее …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

У меня есть два временных ряда S и T. Они имеют одинаковую частоту и одинаковую длину. Я хотел бы рассчитать (используя R) корреляцию между этой парой (т.е. S и T), а также иметь возможность рассчитать значимость корреляции), чтобы я мог определить, является ли корреляция случайной или нет. Я хотел бы …

14 r  time-series  correlation 

Прочитав один из «Советов по исследованию» Р. Дж. Хиндмана о перекрестной проверке и временных рядах, я вернулся к своему старому вопросу, который я постараюсь сформулировать здесь. Идея состоит в том, что в задачах классификации или регрессии порядок данных не важен, и, следовательно, можно использовать перекрестную проверку в k- кратном порядке. …

14 time-series  machine-learning  cross-validation 

Я создаю приложение для Android, которое записывает данные акселерометра во время сна, чтобы анализировать тенденции сна и, по желанию, будить пользователя в нужное время во время легкого сна. Я уже построил компонент, который собирает и хранит данные, а также сигнализацию. Мне все еще нужно разобраться с чудовищем отображения и сохранения …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

Я собираюсь использовать модель ARMA-GARCH для финансовых временных рядов, и мне было интересно, должен ли ряд быть стационарным до применения указанной модели. Я знаю, что для применения модели ARMA ряды должны быть стационарными, однако я не уверен в ARMA-GARCH, поскольку я включаю ошибки GARCH, которые подразумевают кластеризацию волатильности и непостоянную …

14 time-series  finance  arma 

В моделировании климата вы ищете модели, которые могут адекватно отображать климат Земли. Это включает в себя показ полуциклических моделей: такие вещи, как южное колебание Эль-Ниньо. Но проверка модели обычно происходит в течение относительно коротких периодов времени, когда имеются достаточные данные наблюдений (последние ~ 150 лет). Это означает, что ваша модель …

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

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 …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

Я выпускник факультета бизнеса и экономики, который в настоящее время учится на степень магистра в области инженерии данных. Во время изучения линейной регрессии (LR), а затем анализа временных рядов (TS) у меня возник вопрос. Зачем создавать новый метод, т. Е. Временные ряды (ARIMA), вместо использования множественной линейной регрессии и добавления …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Я хотел бы провести прогноз на основе ARIMA-модели с несколькими временными рядами с несколькими экзогенными переменными. Поскольку я не настолько опытен в отношении статистики, которую ни RI хотят сохранить, это настолько просто, насколько это возможно (прогноз тренда на 3 месяца достаточно). У меня есть 1 зависимый временной ряд и 3-5 …

14 r  time-series  arima 

Я строю модели ARIMA для некоторых данных ветра / волн. Я строю отдельную модель для каждой переменной. Две из переменных, которые мне нужно смоделировать, это направление волны и ветра. Значения указаны в градусах (0-360 °). Можно ли моделировать данные такого типа, где интервал значений является круглым? Если нет, то какой …

13 time-series  arima  circular-statistics 

Как определяется долгосрочная дисперсия в области анализа временных рядов? Я понимаю, что это используется в том случае, если в данных есть корреляционная структура. Таким образом, наш стохастический процесс не будет семейством случайными переменными, а будет только идентично распределенным?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots Могу ли я иметь стандартную ссылку в качестве введения в …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Я работаю над небольшим проектом, в котором мы пытаемся прогнозировать цены на товары (нефть, алюминий, олово и т. Д.) На ближайшие 6 месяцев. У меня есть 12 таких переменных для прогнозирования, и у меня есть данные за апрель 2008 года - май 2013 года. Как я должен идти о предсказании? …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Я пытаюсь проверить коинтеграцию между двумя временными рядами. Обе серии имеют еженедельные данные, охватывающие ~ 3 года. Я пытаюсь сделать двухэтапный метод Энгла-Грейнджера. Мой порядок действий следующий. Протестируйте каждый временной ряд для корневого модуля с помощью Augmented Dickey-Fuller. Предполагая, что оба имеют единичные корни, найдите линейную аппроксимацию отношения через OLS. …

13 time-series  cointegration  unit-root  augmented-dickey-fuller 

Как я могу снять временные ряды? Можно ли просто взять первое различие и запустить тест Дики Фуллера, и если он стационарный, у нас все хорошо? В Интернете я также обнаружил, что могу рассчитывать временные ряды, выполняя это в Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller …

13 regression  time-series  stata  stationarity