Запитання з тегом «time-series»

Я почав з аналізу часових рядів Гамільтона, але я втрачаю безнадійно. Ця книга насправді занадто теоретична для мене, щоб її навчитися самостійно. Хтось має рекомендацію до підручника з аналізу часових рядів, який підходить для самостійного вивчення?

99 time-series  self-study  references 

Я розумію, що стаціонарний часовий ряд - це той, середнє значення та дисперсія якого постійні у часі. Чи може хтось пояснити, чому ми маємо переконатися, що наш набір даних є нерухомим, перш ніж ми можемо на ньому запускати різні моделі ARIMA або ARM? Чи це стосується також звичайних регресійних моделей, …

92 regression  time-series  stationarity 

Я працюю з великою кількістю часових рядів. Ці часові ряди - це в основному мережеві вимірювання, що відбуваються кожні 10 хвилин, а деякі з них періодичні (тобто пропускна здатність), а інші - не (тобто кількість трафіку маршрутизації). Мені хотілося б простого алгоритму для того, щоб зробити онлайн-виявлення «зовнішніх». В основному, …

88 time-series  outliers  mathematical-statistics  real-time 

Я новачок у машинному навчанні, і я намагався зрозуміти, як застосувати нейронну мережу до прогнозування часових рядів. Я знайшов ресурс, пов’язаний із моїм запитом, але я, здається, ще трохи загублений. Я думаю, що базове пояснення без зайвих деталей допоможе. Скажімо, у мене є кілька цін на кожен місяць протягом кількох …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

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 

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Запитання: Я хочу бути впевненим у чомусь, чи просто використання перехресної валідації k із кратною послідовністю із часовими рядами чи це потрібно звернути особливу увагу, перш ніж її використовувати? Передумови: я моделюю часовий ряд на 6 років (із напівмарковним ланцюгом) із зразком даних кожні 5 хв. Для порівняння декількох моделей …

70 time-series  modeling  cross-validation 

Фон Я працюю в Центрі мережевих операцій, ми відстежуємо комп'ютерні системи та їх роботу. Однією з ключових показників для моніторингу є кількість відвідувачів / клієнтів, які зараз підключені до наших серверів. Щоб зробити його видимим, ми (команда Ops) збираємо такі показники, як дані часових рядів та малюємо графіки. Графіт дозволяє …

69 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Я пам’ятаю, як сидіти на курсах статистики як недооцінене слухання того, чому екстраполяція була поганою ідеєю. Крім того, в Інтернеті є безліч джерел, які коментують це. Там також згадка про нього тут . Хтось може допомогти мені зрозуміти, чому екстраполяція - це погана ідея? Якщо це так, то як це, …

68 regression  time-series  forecasting 

Рекурентні нейронні мережі відрізняються від "регулярних" тим, що вони мають шар "пам'яті". Завдяки цьому шару, періодичні NN повинні бути корисними при моделюванні часових рядів. Однак я не впевнений, що я правильно розумію, як ними користуватися. Скажімо, у мене є такий часовий ряд (зліва направо):, [0, 1, 2, 3, 4, 5, …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Я хочу виявити сезонність у даних, які я отримую. Є деякі методи, які я знайшов, як графік сезонних підгалузей та графік автокореляції, але річ у тому, що я не розумію, як читати графік, хтось може допомогти? Інша справа, чи існують інші методи виявлення сезонності з або без кінцевого результату у …

56 time-series  seasonality 

Я новачок в області глибокого навчання і для мене першим кроком було прочитати цікаві статті з сайту deepplearning.net. У працях про глибоке навчання Хінтон та інші в основному говорять про його застосування до проблем із зображенням. Чи може хтось спробувати відповісти на мене, чи можна це застосувати до проблеми прогнозування …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

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 

Я аналізую деякі дані там, де мені хотілося б виконати звичайну лінійну регресію, однак це неможливо, оскільки я маю справу з он-лайн налаштуваннями з безперервним потоком вхідних даних (який швидко стане занадто великим для пам’яті) і потрібно для оновлення оцінок параметрів під час споживання. тобто я не можу просто завантажити …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

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