Вопросы с тегом «time-series»

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Я использую R (3.1.1) и модели ARIMA для прогнозирования. Я хотел бы знать, каким должен быть параметр «частоты», который назначается в ts()функции , если я использую данные временных рядов, которые: разделено минутами и распространяется в течение 180 дней (1440 минут / день) отделяется секундами и распространяется на 180 дней (86 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Если вспомнить, когда вы впервые начали анализ временных рядов. Какие инструменты, пакеты R и интернет-ресурсы вы хотели бы знать? Я пытаюсь спросить: с чего начать? В частности, есть ли ресурсы для R, которые действительно сводят его к тому, кто «новичок» в анализе временных рядов с R.

28 r  time-series 

Случайная прогулка , которая определяется как , где является белым шумом. Обозначает, что текущая позиция является суммой предыдущей позиции + непредсказуемый термин.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Вы можете доказать, что средняя функция , так какμt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Стохастический процесс - это процесс, который развивается с течением времени, поэтому действительно ли он является более причудливым способом сказать «временные ряды»?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

Я заметил, что в среднем абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона является константой, близкой к любой паре независимых случайных блужданий, независимо от длины блуждания.0.560.42 Может кто-нибудь объяснить это явление? Я ожидал, что корреляции уменьшатся с увеличением длины прогулки, как и в любой случайной последовательности. Для своих экспериментов я использовал случайные прогулки …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

В arimaфункции в R, то , что делает order(1, 0, 12)среднее? Каковы ценности , которые могут быть назначены p, d, qи что этот процесс , чтобы найти эти значения?

27 r  time-series  arima 

Я новичок в R и для анализа временных рядов. Я пытаюсь найти тренд длинного (40 лет) дневного временного ряда температуры и пробовал разные приближения. Первый - это простая линейная регрессия, а второй - сезонная декомпозиция временных рядов по Лесс. В последнем случае оказывается, что сезонная составляющая больше, чем тренд. Но …

27 r  time-series  trend 

В чем разница между тестом Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS) и расширенным тестом Дики-Фуллера (АДФ)? Они тестируют одно и то же? Или нам нужно использовать их в разных ситуациях?

27 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Я пытаюсь понять статью о прогнозировании электрической нагрузки, но я борюсь с концепциями внутри, особенно с моделью SARIMAX . Эта модель используется для прогнозирования нагрузки и использует многие статистические понятия, которые я не понимаю (я студент старших курсов по информатике - вы можете считать меня непрофессионалом в области статистики). Мне …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

У меня есть опыт новичка во временных рядах (некоторые оценки / прогнозы ARIMA), и я столкнулся с проблемой, которую я не до конца понимаю. Любая помощь будет принята с благодарностью. Я анализирую несколько временных рядов, все в одном и том же временном интервале и на одной и той же частоте, …

26 time-series 

Ранее я использовал прогноз Pro для прогнозирования одномерных временных рядов, но переключаю свой рабочий процесс на R. Пакет прогноза для R содержит много полезных функций, но он не выполняет никаких преобразований данных перед запуском auto. .arima (). В некоторых случаях прогноз Pro решает записать данные преобразования, прежде чем делать прогнозы, …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Есть ли хороший способ измерения гладкости временного ряда в R? Например, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 намного плавнее чем -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 хотя они имеют одинаковое среднее значение и стандартное отклонение. Было бы здорово, если бы …

25 r  time-series