Вопросы с тегом «time-series»

У меня есть вопрос, связанный с моделированием коротких временных рядов. Вопрос не в том, моделировать их , а в том, как это сделать. Какой метод вы бы порекомендовали для моделирования (очень) коротких временных рядов (скажем, длины )? Под «лучшим» я подразумеваю здесь самый надежный, который наименее подвержен ошибкам из-за ограниченного …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Я привык видеть, что тест Юнга-Бокса довольно часто используется для проверки автокорреляции в исходных данных или в остатках модели. Я почти забыл, что существует другой тест на автокорреляцию, а именно тест Бреуша-Годфри. Вопрос: каковы основные различия и сходства тестов Юнга-Бокса и Бреуша-Годфри и когда следует отдавать предпочтение одному из них? …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

Комментарии: Во - первых , я хотел бы сказать большое спасибо автору этого новые tsoutliers пакет , который реализует Чен и Лю обнаружения временных рядов останец , который был опубликован в журнале Американской статистической ассоциации в 1993 году Open Source программного обеспечения .ррR Пакет итеративно обнаруживает 5 различных типов выбросов …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

В чем разница между продольным дизайном и временным рядом?

35 time-series  panel-data 

У меня есть набор данных, который не упорядочен каким-либо конкретным способом, но при четком графике имеет две четкие тенденции. Простая линейная регрессия здесь не совсем подходит из-за четкого различия между двумя рядами. Есть ли простой способ получить две независимые линейные линии тренда? Для справки: я использую Python, и я достаточно …

34 time-series  python  curve-fitting 

Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе приведен пример расчета отношения шансов и 95% …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

У меня есть четыре разных временных ряда часовых измерений: Потребление тепла внутри дома Температура вне дома Солнечная радиация Скорость ветра Я хочу иметь возможность прогнозировать потребление тепла в доме. Существует четкая сезонная тенденция, как на ежегодной, так и на ежедневной основе. Поскольку существует четкая корреляция между различными сериями, я хочу …

33 time-series  modeling  arima 

Недавно я узнал об использовании методов начальной загрузки для расчета стандартных ошибок и доверительных интервалов для оценок. Я узнал, что если данные являются IID, вы можете обрабатывать данные выборки как совокупность и выполнять выборку с заменой, и это позволит вам получить несколько результатов моделирования статистики теста. В случае временных рядов …

33 time-series  bootstrap 

Я наткнулся на эту статью, в которой используется обнаружение аномалий ссылок для прогнозирования актуальных тем, и я нахожу это невероятно интригующим: статья «Обнаружение новых тем в социальных сетях с помощью обнаружения аномалий ссылок» . Я хотел бы скопировать его на другой набор данных, но я недостаточно знаком с методами, чтобы …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Пусть и быть белого шума процессы. Можем ли мы сказать, что - это обязательно процесс белого шума?ataTa_tbtбTb_tct=at+btсTзнак равноaT+бTc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

Меня смущает модель коррекции ошибок вектора ( VECM ). Техническая справка: VECM предлагает возможность применять векторную авторегрессионную модель ( VAR ) к интегрированным многомерным временным рядам. В учебниках они называют некоторые проблемы в применении VAR к интегрированным временным рядам, наиболее важной из которых является так называемая ложная регрессия (t-статистика очень …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Я использую R, я искал на Google и выяснил , что kpss.test(), PP.test()и adf.test()используются , чтобы знать о стационарности временных рядов. Но я не статистика, которая может интерпретировать свои результаты > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

В чем смысл анализа временных рядов? Существует множество других статистических методов, таких как регрессия и машинное обучение, которые имеют очевидные варианты использования: регрессия может предоставить информацию о взаимосвязи между двумя переменными, в то время как машинное обучение отлично подходит для прогнозирования. Но пока я не вижу, для чего нужен анализ …

29 time-series  arima 

Нам нужна система раннего предупреждения. Я имею дело с сервером, который, как известно, имеет проблемы с производительностью под нагрузкой. Ошибки записываются в базу данных вместе с отметкой времени. Есть некоторые шаги ручного вмешательства, которые могут быть предприняты, чтобы уменьшить нагрузку на сервер, но только если кто-то знает о проблеме ... …

29 time-series  real-time 

Я использую функцию auto.arima () в пакете прогноза для подбора моделей ARMAX с различными ковариатами. Тем не менее, у меня часто есть большое количество переменных для выбора, и обычно получается окончательная модель, которая работает с их подмножеством. Мне не нравятся специальные методы для выбора переменных, потому что я человек и …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net