Запитання з тегом «autoregressive»

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 

Я розумію, що якщо процес залежить від попередніх значень самого себе, то це процес AR. Якщо це залежить від попередніх помилок, то це процес МА. Коли б сталася одна з цих двох ситуацій? Хтось має вагомий приклад, який висвітлює основну проблему щодо того, що означає процес, який найкраще змоделювати як …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Думаючи про використання періодичних нейронних мереж для прогнозування часових рядів. Вони в основному реалізують своєрідну узагальнену нелінійну авторегресію порівняно з моделями ARMA та ARIMA, які використовують лінійну авторегресію. Якщо ми виконуємо нелінійну авторегресію, чи все-таки необхідно, щоб часовий ряд був нерухомим, і чи потрібно нам виконувати диференціювання способу, який ми …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

У мене виникають труднощі з розумінням того, чому нас хвилює, чи є процес МА перевернутим чи ні. Будь ласка, виправте мене, якщо я помиляюся, але я можу зрозуміти, чому нас хвилює, чи причиною є процес AR, тобто якщо ми можемо "переписати його", так би мовити, як сума якогось параметра і …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

1. Проблема У мене є деякі вимірювання змінної , де , для яких у мене є розподіл отриманий через MCMC, що для простоти, я вважаю, є гауссом середнього значення та дисперсія . т = 1 , 2 , . . , n f y t ( y t ) μ …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

Вже більше 2 років я працюю над різними часовими рядами. Я читав у багатьох статтях, що ACF використовується для визначення порядку терміну MA, а PACF для AR. Існує правило, що для MA, відставання, коли ACF раптово відключається, є порядком MA та аналогічно для PACF та AR. Ось одна зі статей, …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

Проста лінійна модель: x=αt+ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_t деϵtϵt\epsilon_t ~ iidN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) при E(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha t і Var(x)=σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR (1): де ϵ t ~ iid N ( 0 , σ 2 )Xt=αXt−1+ϵtXt=αXt−1+ϵtX_t =\alpha X_{t-1} + \epsilon_tϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) при і V a r ( x ) = t σ 2E(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=tσ2Var(x)=tσ2Var(x)=t\sigma^2 …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

Я намагаюся зрозуміти, чому OLS дає необ’єктивну оцінку процесу AR (1). Розглянемо У цій моделі порушена сувора екзогенність, тобто та співвідносяться, але та є некорельованими. Але якщо це правда, то чому не виконується наступне просте виведення? утϵт= α + βуt - 1+ϵт,∼я i dN( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

Розглянемо AR (ppp) модель (припускаючи нульове середнє значення для простоти): xт=φ1хt - 1+ …+φpхт - р+εтxт=φ1хт-1+…+φpхт-p+εт x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оцінювач OLS (еквівалентний умовно- максимальній оцінці ймовірності) дляφ : = (φ1, … ,φp)φ: =(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p)як відомо в недавній темі , як відомо, …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

Я намагаюся використовувати регресію РФ для прогнозування ефективності роботи паперового комбінату. Я маю дані за хвилиною за хвилиною для вхідних даних (швидкість і кількість деревної маси, що надходить в т. Д.), А також про продуктивність машини (виготовлений папір, потужність, намальована машиною), і я хочу зробити прогнози 10 хвилин вперед щодо …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

Які звичні підходи до моделювання бінарних часових рядів? Чи є папір чи текстова книга, де це обробляється? Я думаю про бінарний процес із сильним автокореляцією. Щось на зразок ознаки процесу AR (1), що починається з нуля. Скажіть і з білим шумом . Тоді двійковий часовий ряд визначений Y_t = \ …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

Коли я оцінюю випадкову прогулянку з AR (1), коефіцієнт дуже близький до 1, але завжди менший. Яка математична причина того, що коефіцієнт не більший одиниці?

10 regression  autoregressive  random-walk 

Основна проблема полягає в тому, що я не можу отримати подібні оцінки параметрів за допомогою EViews та R. З причин, яких я не знаю, мені потрібно оцінити параметри для певних даних за допомогою EViews. Це робиться шляхом вибору параметра NLS (нелінійні найменші квадрати) та використання наступної формули:indep_var c dep_var ar(1) …

10 r  autoregressive  software 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction