Вопросы с тегом «time-series»

Я предлагаю попытаться найти тенденцию в некоторых очень шумных долгосрочных данных. Данные в основном представляют собой еженедельные измерения чего-то, что переместилось на 5 мм за период около 8 месяцев. Данные с точностью до 1 мм и очень шумные, регулярно меняются +/- 1 или 2 мм в неделю. У нас есть …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

Когда я начал читать о фильтре Калмана, он подумал, что это особый случай модели ARIMA (а именно ARIMA (0,1,1)). Но на самом деле кажется, что ситуация сложнее. Прежде всего, ARIMA можно использовать для прогнозирования, а фильтр Калмана - для фильтрации. Но разве они не тесно связаны? Вопрос: Какова связь между …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

В настоящее время я работаю над проектом по прогнозированию данных временных рядов (ежемесячных данных). Я использую R для прогнозирования. У меня есть 1 зависимая переменная (у) и 3 независимых переменных (х1, х2, х3). Переменная y имеет 73 наблюдения, также как и остальные 3 переменные (alos 73). С января 2009 года …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Как правильно проверить значение коэффициентов Шарпа или коэффициентов информации? Коэффициенты Шарпа будут основаны на различных индексах акций и могут иметь различные периоды просмотра. В одном из описанных мной решений просто применяется t-критерий Стьюдента с установленным значением df длительности периода оглядки назад. Я не решаюсь применять вышеуказанный метод из-за следующих проблем: …

10 time-series  statistical-significance  mean  finance  ratio 

Каковы различия в использовании обобщенных линейных моделей, таких как автоматическое определение релевантности (ARD) и регрессия хребта, по сравнению с моделями временных рядов, такими как Box-Jenkins (ARIMA) или экспоненциальное сглаживание для прогнозирования? Существуют ли практические правила, когда следует использовать GLM и когда использовать временные ряды?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

Мне нужно реализовать обнаружение аномалий в нескольких наборах данных временных рядов. Я никогда не делал этого раньше и надеялся на некоторые советы. Я очень хорошо разбираюсь в python, поэтому я бы предпочел, чтобы в нем было реализовано решение (большая часть моего кода - это python для других частей моей работы). …

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

Я просто хочу проверить, правильно ли я интерпретирую графики ACF и PACF: Данные соответствуют ошибкам, сгенерированным между фактическими точками данных и оценками, сгенерированными с использованием модели AR (1). Я посмотрел на ответ здесь: Оценить коэффициенты ARMA путем проверки ACF и PACF После прочтения, кажется, что ошибки не имеют автокорреляции, но …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Я делаю анализ временных рядов с использованием R. Я должен разложить свои данные на трендовую, сезонную и случайную составляющие. У меня есть еженедельные данные за 3 года. Я нашел две функции в R - stl()и decompose(). Я читал, что stl()это не хорошо для мультипликативного разложения. Кто-нибудь может сказать мне, в …

10 r  time-series 

Прежде всего: Из того, что я понял, остатки начальной загрузки работают следующим образом: Подгоните модель к данным Рассчитать остатки Пересчитайте остатки и добавьте их к 1. Подгоните модель к новому набору данных из 3. Повторите nвремя, но всегда добавляйте пересчитанные остатки к подгонке от 1. Пока это правильно? Я хочу …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Я проверил ответ на этот вопрос на stats.stackexchange: Какие хорошие ресурсы предоставляют историю статистики? Действительно, книга Стиглера «Статистика на столе» выглядит превосходно, и я с нетерпением жду ее прочтения. Но меня больше интересует разработка современных моделей ARIMA. Я думаю, я помню, что слышал, что большой прогресс был стимулирован в попытке …

10 time-series  references  arima  history 

Я читаю книгу анализа временных рядов, и формула для автоковариации образца определена в книге как: γˆ( h ) = n- 1Σт = 1н - ч( хт + ч- х¯) ( хT- х¯)γ^(час)знак равноN-1ΣTзнак равно1N-час(ИксT+час-Икс¯)(ИксT-Икс¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) сдля . - это среднее.γˆ( - ч ) = γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;ˉ xч = …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

В следующем примере у меня есть кадр данных, который состоит из временного ряда измерений температуры воды, зарегистрированных на 5 глубинах в океане, где каждое значение Tempсоответствует дате в DateTimeи глубине в Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760) Time …

10 r  time-series  correlation  similarities 

Это должно прийти вверх - прогнозирование вещей, которые застряли между 0 и 1. В моей серии я подозреваю, что компонент авторегрессии, а также компонент среднего обращения, поэтому я хочу что-то, что я могу интерпретировать, как ARIMA - но я не хочу, чтобы в будущем он снизился до 1000% , Вы …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction