Вопросы с тегом «time-series»

У меня есть ежемесячные данные с 1993 по 2015 год, и я хотел бы сделать прогноз на этих данных. Я использовал пакет tsoutliers для определения выбросов, но я не знаю, как мне продолжать прогнозировать с моим набором данных. Это мой код: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Это мой вывод из пакета tsoutliers ARIMA(0,1,0)(0,0,1)[12] …

9 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Я использую decomposeфункцию Rи придумываю 3 компонента моего ежемесячного временного ряда (тренд, сезонный и случайный). Если я строю график или смотрю на таблицу, я ясно вижу, что временные ряды зависят от сезонности. Тем не менее, когда я регрессирую временной ряд на 11 сезонных фиктивных переменных, все коэффициенты не являются статистически …

9 r  regression  time-series 

Просто потому, что какой-то корреспондент задал интересный вопрос о методах вычисления автокорреляции, я начал играть с ним, почти не зная о временных рядах и автокорреляции. Корреспондент упорядочил свои данные ( точки данных временного ряда), сдвинутые на одну временную задержку каждая, кроме того, чтобы у него была матрица из данных (как …

9 time-series  pca 

Я занимаюсь моделированием ARIMA, дополненным экзогенными переменными для целей рекламного моделирования, и мне трудно объяснить это бизнес-пользователям. В некоторых случаях программные пакеты заканчиваются простой передаточной функцией, то есть параметром * Exogenous Variable. В этом случае интерпретация проста, т.е. рекламная деятельность X (представленная экзогенной двоичной переменной) влияет на зависимую переменную (например, …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

Предположим, у меня есть некоторая неизвестная функция fff с областью , которую я знаю для выполнения некоторых разумных условий, таких как непрерывность. Я знаю точные значения f (потому что данные получены в результате моделирования) в некоторых равноотстоящих точках выборки t_i = t_0 + iΔt с i∈ \ {1,…, n \} …

9 time-series  hypothesis-testing  exact-test 

Мы используем STL (R реализация) для прогнозирования данных временных рядов. Каждый день мы запускаем ежедневные прогнозы. Мы хотели бы сравнить прогнозные значения с реальными значениями и определить среднее отклонение. Например, мы запустили прогноз на завтра и получили прогнозные баллы, мы хотели бы сравнить эти прогнозные баллы с реальными данными, которые …

9 time-series  forecasting  accuracy 

Мой вопрос очень простой, но это те, которые действительно меня заводят :) Я не знаю, как оценить, нужно ли разложить определенный временной ряд, используя аддитивный или мультипликативный метод разложения. Я знаю, что есть визуальные подсказки, как отличить их друг от друга, но я их не понимаю. Возьмем, к примеру, этот …

9 time-series  mathematical-statistics  variance-decomposition 

У меня много временных рядов с периодами: день, неделя или месяц. С помощью stl()функции или с помощью loess(x ~ y)я могу видеть, как выглядят тренды определенного временного ряда. Мне нужно определить, увеличивается или уменьшается тренд временного ряда. Как я могу справиться с этим? Я попытался вычислить коэффициенты линейной регрессии lm(x …

9 r  time-series  trend 

Я хочу приспособить DLM с изменяющимися во времени коэффициентами, то есть расширением к обычной линейной регрессии, .YT= θ1+ θ2Икс2YTзнак равноθ1+θ2Икс2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 У меня есть предиктор ( ) и переменная отклика ( y t ), ежегодный морской и внутренний вылов рыбы соответственно с 1950 - 2011 гг. Я …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

У меня есть много спутниковых растровых изображений, доступных с разных датчиков. Из них, более грубые имеют очень большое временное разрешение. Растры среднего разрешения, как правило, имеют меньше дат получения, но все же некоторая информация доступна. Более тонкие разрешения имеют очень низкое временное разрешение, охватывающее от 2 до 6 наблюдаемых дат …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression 

Вопрос : Является ли установка ниже разумной реализации скрытой марковской модели? У меня есть набор данных 108,000наблюдений (взятых в течение 100 дней) и приблизительно 2000событий на протяжении всего периода наблюдения. Данные выглядят как на рисунке ниже, где наблюдаемая переменная может принимать 3 дискретных значения а красные столбцы выделяют время события, …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

У меня есть динамическая наивная байесовская модель, обученная по нескольким временным переменным. Результатом модели является прогноз P(Event) @ t+1, рассчитанный для каждого t. График P(Event)зависимости timeот приведен на рисунке ниже. На этом рисунке черная линия соответствует P(Event)прогнозу моей модели; горизонтальная красная линия представляет собой предварительное вероятность происходящего события; и пунктирные …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

Поскольку я перехожу к прогнозированию с использованием моделей ARIMA, я пытаюсь понять, как можно улучшить прогноз на основе соответствия ARIMA сезонности и отклонениям. Мои данные представляют собой следующие временные ряды (более 3 лет, с явной тенденцией к росту и видимой сезонностью, которая, по-видимому, не поддерживается автокорреляцией при лагах 12, 24, …

9 r  time-series  forecasting  arima  seasonality 

Я использую Dynamic Time Warping, чтобы соответствовать кривой «запрос» и «шаблон» и до сих пор добился достаточного успеха, но у меня есть несколько основных вопросов: Я оцениваю «соответствие», оценивая, является ли результат DTW меньше некоторого порогового значения, которое я получаю эвристически. Это общий подход к определению «совпадения» с использованием DTW? …

9 time-series  normalization  functional-data-analysis 

У меня возникают проблемы с разграничением понятий скедастичность и стационарность. Насколько я понимаю, гетероскедастичность отличается вариабельностью в подгруппах населения, а нестационарность - это изменение среднего значения / дисперсии во времени. Если это правильное (хотя и упрощенное) понимание, является ли нестационарность просто частным случаем гетероскедастичности во времени?

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition