Запитання з тегом «arima»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Чи можете ви навести кілька реальних прикладів тимчасових рядів, для яких рухливий середній процес порядку , тобто y t = q ∑ i = 1 θ i ε t - i + ε t , де ε t ∼ N ( 0 , σ 2 ) Чи є якась апріорна …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Враховуючи всі хороші властивості державно-просторових моделей та KF, мені цікаво - які недоліки моделювання простору стану та використання фільтра Kalman (або EKF, UKF або фільтра частинок) для оцінки? Скажімо, звичайні методології, такі як ARIMA, VAR або спеціальні / евристичні методи. Їх важко відкалібрувати? Чи є вони складними і важко зрозуміти, …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Коли я читаю "ковзну середню" по відношенню до часового ряду, думаю, що-то на зразок , або, можливо, зважений в середньому, як . (Я розумію, що це насправді моделі AR (3), але це те, до чого мій мозок стрибає.) Чому МА (q) формули моделей формул помилок, або "нововведень"? Що стосується з …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Я збентежений. Я не розумію різницю ARMA та GARCH-процесу .. для мене є однакові ні? Ось процес (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} А ось ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t + \sum_{i=1}^p \varphi_i X_{t-i} + …

42 arima  garch  finance 

Нещодавно я застосував цілу низку методів прогнозування (MEAN, RWF, ETS, ARIMA та MLP) і виявив, що MEAN справився на диво добре. (ЗНАЧЕНО: де всі майбутні прогнози прогнозуються як рівні середнього арифметичного спостережуваних значень.) MEAN навіть перевершує ARIMA у трьох використаних нами рядах. Що я хочу знати, якщо це незвично? Чи …

38 forecasting  arima 

Коментарі: По-перше, я хотів би сказати велике спасибі авторові нового пакету tsoutliers, який реалізує виявлення зовнішнього часу Чен та Лю, який був опублікований в Журналі Американської статистичної асоціації в 1993 році в програмному забезпеченні Open Source .RRR Пакет ітераційно виявляє 5 різних типів випускників у даних часових рядів: Адитивна добавка …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

У мене є чотири різні часові ряди погодинних вимірювань: Витрата тепла всередині будинку Температура поза домом Сонячне випромінювання Швидкість вітру Я хочу мати можливість передбачити споживання тепла всередині будинку. Існує чітка сезонна тенденція, як щорічно, так і щоденно. Оскільки між різними серіями існує чітка кореляція, я хочу їх встановити за …

33 time-series  modeling  arima 

Який сенс аналізу часових рядів? Існує багато інших статистичних методів, таких як регресія та машинне навчання, які мають очевидні випадки використання: регресія може надати інформацію про взаємозв'язок між двома змінними, тоді як машинне навчання чудово підходить для прогнозування. Але тим часом я не бачу, для чого хороший аналіз часових рядів. …

29 time-series  arima 

Я використовую моделі R (3.1.1) та ARIMA для прогнозування. Я хотів би знати, яким повинен бути параметр "частота", який призначається у ts()функції , якщо я використовую дані часових рядів, які є: розділяється на хвилини і поширюється на 180 днів (1440 хвилин / день) розділена на секунди і поширюється на 180 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим 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 Max …

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 

У arimaфункції в R, що order(1, 0, 12)означає? Які цінності , які можуть бути призначені p, d, qі що цей процес , щоб знайти ці значення?

27 r  time-series  arima 

Я намагаюся зрозуміти статтю про прогнозування електричного навантаження, але я борюся з концепціями всередині, особливо з моделлю SARIMAX . Ця модель використовується для прогнозування навантаження і використовує багато статистичних понять, які я не розумію (я студент з низьких студій інформатики - ви можете вважати мене лайперсоном у статистиці). Мені не …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Раніше я використовував прогноз про для прогнозування одномірного часового ряду, але перемикаю свій робочий процес на Р. Пакет прогнозування для R містить безліч корисних функцій, але одне, що він не робить, - це будь-яке перетворення даних перед запуском автоматичного .arima (). У деяких випадках прогноз про вирішує записати дані перетворення, …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Це може бути важко знайти, але я хотів би, щоб читати добре пояснив приклад ARIMA , що використовує мінімальну математику розширює дискусію поза побудовою моделі на використання цієї моделі для прогнозування конкретних випадків використовує графіку, а також числові результати для характеристики відповідності між прогнозованими та фактичними значеннями.

25 time-series  arima  intuition