Вопросы с тегом «time-series»

Функциональный анализ главных компонентов (FPCA) - это то, на что я наткнулся и никогда не мог понять. О чем это все? См. «Обзор функционального анализа главных компонентов», 2011 г. , и я цитирую: PCA сталкивается с серьезными трудностями при анализе функциональных данных из-за «проклятия размерности» (Bellman 1961). «Проклятие размерности» происходит …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Ниже приведены графики acf и pacf ежемесячного ряда данных. Второй график - это acf с ci.type = 'ma': Сохранение высоких значений на графике acf, вероятно, представляет долгосрочную положительную тенденцию. Вопрос в том, представляют ли это сезонные колебания? Я пытался увидеть разные сайты на эту тему, но я не уверен, что …

20 time-series 

У меня возникают проблемы при создании набора стационарных цветных временных рядов, учитывая их ковариационную матрицу (их спектральные плотности мощности (PSD) и спектральные плотности перекрестных мощностей (CSD)). Я знаю, что, учитывая два временных ряда и , я могу оценить их спектральные плотности мощности (PSD) и кросс-спектральные плотности (CSD), используя многие широко …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Иногда мы используем график спектральной плотности для анализа периодичности во временных рядах. Обычно мы анализируем сюжет путем визуального осмотра, а затем пытаемся сделать вывод о периодичности. Но разработали ли статистики какие-либо тесты для проверки того, являются ли какие-либо пики на графике статистически отличными от белого шума? Разработали ли R-специалисты какой-либо …

20 r  time-series  hypothesis-testing 

Сезонная корректировка является решающим этапом предварительной обработки данных для дальнейших исследований. Исследователь, однако, имеет несколько вариантов сезонного разложения по трендовому циклу. Наиболее распространенными (судя по количеству ссылок в эмпирической литературе) конкурентными методами сезонного разложения являются X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Seats (оба реализованы в Demetra + ) и 's stlRRR …

20 time-series  data-transformation  methodology  seasonality 

После того, как модель ARMA подгоняется к временному ряду, обычно проверяют невязки с помощью теста Portmanteau Ljung-Box (среди других тестов). Тест Льюнга-Бокса возвращает значение ap. У него есть параметр h , который представляет собой количество тестируемых лагов. В некоторых текстах рекомендуется использовать h = 20; другие рекомендуют использовать h = …

20 time-series 

Я пытаюсь понять использование PCA в недавней статье в журнале под названием «Отображение мозговой активности в масштабе с помощью кластерных вычислений» Freeman et al., 2014 (бесплатный pdf доступен на веб-сайте лаборатории ). Они используют PCA для данных временных рядов и используют веса PCA для создания карты мозга. Данные являются данными …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

Я работаю над двумерным физическим моделированием и собираю данные во времени в нескольких точках. Эти дискретные точки расположены вдоль вертикальных линий с несколькими линиями в осевом направлении. Это делает набор данных эффективно 4D. Например, давайте предположим, что у меня есть точки сбора в (X, Y) координатах: (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), …

19 time-series  data-visualization  spatio-temporal 

У меня есть вопрос о моделях ARIMA. Допустим, у меня есть временной ряд который я хотел бы спрогнозировать, и модель кажется хорошим способом выполнить прогнозирование. Теперь отстающие означают, что мои сегодняшние сериалы находятся под влиянием предыдущих событий. Это имеет смысл. Но какова интерпретация ошибок? Мой предыдущий остаток (насколько я был …

19 regression  time-series  interpretation 

Эта проблема на самом деле связана с обнаружением пожара, но она сильно аналогична некоторым проблемам обнаружения радиоактивного распада. Наблюдаемые явления являются как спорадическими, так и сильно изменчивыми; таким образом, временной ряд будет состоять из длинных цепочек нулей, прерванных значениями переменных. Цель - не просто захват событий (разрывы в нолях), но …

19 time-series  correlation  crostons-method  intermittent-time-series 

Может ли кто-нибудь рассказать мне, как использовать фильтрацию Калмана по DLM в R для временного ряда. Скажем, у меня есть эти значения (квартальные значения с годовой сезонностью); Как бы вы использовали DLM для прогнозирования следующих значений? И кстати, у меня достаточно исторических данных (каков минимум)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 …

19 r  time-series  forecasting 

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 8 месяцев назад . Как мне согласовать линейную модель с автокоррелированными ошибками в R? В stata я бы использовал praisкоманду, но я не могу …

19 r  time-series  autocorrelation 

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 6 лет назад . Я работаю над небольшим проектом с одним временным рядом, который измеряет данные о посещениях клиентов (ежедневно). Мои ковариаты - это …

19 time-series  arima 

Я строю прогностическую модель, которая прогнозирует вероятность успеха студента в конце семестра. Меня особенно интересует, успешен ли студент или нет, где успех обычно определяется как завершение курса и достижение 70% или более баллов из возможных баллов. Когда я внедряю модель, оценка вероятности успеха должна обновляться с течением времени, когда становится …

19 time-series  machine-learning  logistic