Вопросы с тегом «trend»

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 в прошлом году . У меня есть точечный график. Как я могу добавить нелинейную линию тренда?

27 r  data-visualization  nonlinear-regression  trend 

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 

Используется Rдля выполнения разложения STL, s.windowуправляет тем, насколько быстро может изменяться сезонный компонент. Малые значения позволяют более быстрые изменения. Установка сезонного окна равной бесконечности равносильна тому, что сезонный компонент должен быть периодическим (т. Е. Идентичным по годам). Мои вопросы: 121212s.window Есть ли связь между этим и частотой временного ряда?

16 r  time-series  trend  seasonality 

Я хотел бы настроить алгоритм обнаружения аномалии во временных рядах, и я планирую использовать для этого кластеризацию. Почему я должен использовать матрицу расстояний для кластеризации, а не необработанные данные временных рядов ?, Для обнаружения аномалии я буду использовать кластеризацию на основе плотности, алгоритм как DBscan, так будет ли это работать …

15 time-series  clustering  trend 

Я поигрался с некоторым модульным тестированием корня в R, и я не совсем уверен, что делать с параметром k lag. Я использовал дополненной тест Дики Фуллера и тест Филиппс Перрона из tseries пакета. Очевидно, что параметр по умолчанию (для ) зависит только от длины ряда. Если я выберу разные k-значения, …

15 r  time-series  trend 

Это вообще может быть странный вопрос, но как новичок в предмете, я задаюсь вопросом, почему мы используем регрессию для определения временного ряда, если одним из предположений регрессии является то, что данные должны быть указаны, в то время как данные, к которым применяется регрессия, являются не iid?

14 regression  time-series  trend  iid 

Данные, которые мы хотим использовать в качестве зависимой переменной, выглядят следующим образом (это данные подсчета). Мы опасаемся, что, поскольку он имеет циклический компонент и структуру тренда, регрессия оказывается как-то предвзятой. Мы будем использовать отрицательную биномиальную регрессию, если это поможет. Данные представляют собой сбалансированную панель, один манекен на человека (штаты). Показанное …

14 autocorrelation  panel-data  fixed-effects-model  trend  lags 

Этот вопрос может быть слишком основным. Для временной тенденции данных я бы хотел выяснить, где происходит «резкое» изменение. Например, на первом рисунке, показанном ниже, я хотел бы узнать точку изменения, используя какой-либо статистический метод. И я хотел бы применить такой метод в некоторых других данных, для которых точка изменения не …

13 time-series  trend  change-point 

Ряд с дрейфом может быть смоделирован как где - дрейф (постоянный), а . YT= c + ϕ yт - 1+ εTyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tсccϕ = 1ϕ=1\phi=1 Ряд с трендом можно смоделировать как где - дрейф (постоянная), - детерминированный тренд времени, а .YT= с + δt + …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Как и из заголовка, я хотел бы знать, существует ли статистический тест, который может помочь мне выявить существенное расхождение между двумя подобными временными рядами. В частности, глядя на рисунок ниже, я хотел бы обнаружить, что ряды начинают расходиться в момент времени t1, т.е. когда разница между ними начинает быть значительной. …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

У меня есть три набора данных временных рядов, которые я хочу сравнить. Они были взяты на 3 отдельных периода около 12 дней. Они представляют собой среднее, максимальное и минимальное количество голов, взятых в библиотеке колледжа в течение финальных недель. Мне пришлось сделать среднее, максимальное и минимальное, потому что почасовые подсчеты …

10 time-series  multiple-comparisons  trend 

Я предлагаю попытаться найти тенденцию в некоторых очень шумных долгосрочных данных. Данные в основном представляют собой еженедельные измерения чего-то, что переместилось на 5 мм за период около 8 месяцев. Данные с точностью до 1 мм и очень шумные, регулярно меняются +/- 1 или 2 мм в неделю. У нас есть …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Это результат Google трендов, полученный для фразы «Наивный Байес» с января 2004 года по апрель 2017 года ( ссылка ). Согласно этой цифре, коэффициент поиска «Наивный байесовский» в апреле 2017 года примерно на 25% выше максимума за весь период времени. Означает ли это, что этот простой и старый метод получает …

9 naive-bayes  trend