Вопросы с тегом «time-series»

Каков наилучший способ определения процесса белого шума, чтобы он был интуитивно понятным и простым для понимания?

25 time-series 

Эндрю Мур ( Andrew Moore) начал работать над учебными пособиями по сбору статистических данных (настоятельно рекомендуется всем, кто впервые пойдет в эту область). Я начал с чтения этого чрезвычайно интересного PDF-документа под названием «Вводный обзор алгоритмов обнаружения аномалий на основе временных рядов», в котором Мур отслеживает многие из методов, использованных …

25 time-series  outliers  signal-processing  wavelet 

Это может быть трудно найти, но я хотел бы прочитать хорошо объясненный пример ARIMA, который использует минимальную математику расширяет обсуждение за пределы построения модели на использование этой модели для прогнозирования конкретных случаев использует графику, а также числовые результаты для характеристики соответствия прогнозных и фактических значений.

25 time-series  arima  intuition 

У меня есть временной ряд, и я хочу его поднастроить, сохранив его как временной ряд, сохранив начало, конец и частоту. Например, допустим, у меня есть временной ряд: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 …

25 r  time-series 

Я пытаюсь провести анализ временных рядов, и я новичок в этой области. У меня есть ежедневный подсчет событий с 2006 по 2009 год, и я хочу приспособить модель временного ряда к нему. Вот прогресс, который я сделал: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) В результате получается сюжет: Чтобы проверить, есть ли сезонность …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

В настоящее время я использую AnomalyDetection от Twitter в R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Этот алгоритм обеспечивает обнаружение аномалий временных рядов для данных с сезонностью. Вопрос: есть ли другие алгоритмы, подобные этому (контроль сезонности не имеет значения)? Я пытаюсь набрать как можно больше алгоритмов временных рядов на своих данных, чтобы я мог …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection 

Следующий код оценивает сходство между двумя временными рядами: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) mod1 <- …

24 r  time-series  data-visualization  gam 

Какой самый простой способ / метод для вычисления корреляции между двумя временными рядами, которые имеют одинаковый размер? Я думал о умножении и и сложении умножения. Так что, если это единственное число было положительным, можем ли мы сказать, что эти две серии взаимосвязаны? Однако я могу вспомнить некоторые примеры, когда линейно …

24 time-series 

Я ищу модуль Python, который выполняет анализ точек изменения во временных рядах. Существует ряд различных алгоритмов, и я хотел бы изучить эффективность некоторых из них, не прибегая к ручному раскручиванию каждого из алгоритмов. В идеале я хотел бы, чтобы некоторые модули, такие как bcp (Bayesian Change Point) или strucchange пакетов …

24 time-series  python  change-point 

В вопросе, который я задал недавно , мне сказали, что это большое «нет-нет», экстраполировать с лессом. Но в последней статье Нейта Сильвера на FiveThirtyEight.com он обсуждал использование лессов для прогнозирования выборов. Он обсуждал специфику агрессивных и консервативных прогнозов с лессом, но мне любопытно, насколько правильно делать будущие прогнозы с лессом? …

23 time-series  forecasting  predictive-models  loess  politics 

Обычно мы используем PCA как метод уменьшения размерности для данных, где предполагается, что случаи Вопрос: Каковы типичные нюансы в применении PCA для зависимых, неидеальных данных? Какие полезные / полезные свойства PCA для данных iid скомпрометированы (или полностью потеряны)? Например, данные могут быть многомерным временным рядом, и в этом случае можно …

23 time-series  pca  non-independent  iid 

Я понимаю, что мы должны использовать ARIMA для моделирования нестационарных временных рядов. Кроме того, все, что я читаю, говорит, что ARMA следует использовать только для стационарных временных рядов. Я пытаюсь понять, что происходит на практике при неправильной классификации модели и предположении, что d = 0для временного ряда она нестационарна? Например: …

23 r  time-series  arima  stationarity 

Этим утром я проснулся с удивлением (это могло быть связано с тем, что прошлой ночью я не выспался): поскольку перекрестная проверка, кажется, является краеугольным камнем правильного прогнозирования временных рядов, какие модели мне следует «обычно» "перекрестная проверка против? Я придумал несколько (простых), но вскоре понял, что это все, кроме особых случаев …

23 time-series  cross-validation  arima 

Выполняя исследование временных рядов в R, я обнаружил, что он arima предоставляет только значения коэффициентов и их стандартные ошибки для подобранной модели. Тем не менее, я также хочу получить р-значение коэффициентов. Я не нашел ни одной функции, обеспечивающей значение coef. Поэтому я хочу рассчитать его самостоятельно, но я не знаю …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

У кого-нибудь есть хороший пример для прогнозирования / сглаживания временных рядов с использованием фильтра Калмана в R?

23 r  time-series  kalman-filter