Запитання з тегом «time-series»

Я деякий час боровся зі стаціонарністю в голові ... Це, як ви про це думаєте? Будь-які коментарі чи подальші думки будуть вдячні. Стаціонарний процес - це той, який генерує значення часових рядів, так що середнє значення розподілу та дисперсія зберігаються постійними. Строго кажучи, це відомо як слабка форма стаціонарності або …

14 time-series  stationarity  intuition 

Ось якийсь контекст. Мені цікаво визначити, як дві змінні середовища (температура, рівень поживних речовин) впливають на середнє значення змінної реакції протягом 11-річного періоду. Протягом кожного року є дані з понад 100 тис. Локацій. Мета - визначити, чи реагувало протягом 11 років середнє значення змінних реакцій на зміни змінних умов навколишнього …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

У мене два часові ряди S, і Т. вони мають однакову частоту і однакову довжину. Я хотів би обчислити (використовуючи R), кореляцію між цією парою (тобто S і T), а також мати можливість обчислити значення кореляції), тому я можу визначити, чи відповідає кореляція випадковістю чи ні. Я хотів би зробити …

14 r  time-series  correlation 

Прочитавши один із "порад щодо досліджень" Р. Дж. Хайндмана про перехресну перевірку та часові ряди, я повернувся до старого мого питання, яке я спробую сформулювати тут. Ідея полягає в тому, що при проблемах класифікації чи регресії впорядкування даних не має важливого значення, і, отже, може бути використана k- кратна перехресна …

14 time-series  machine-learning  cross-validation 

Я будую додаток для android, яке записує дані акселерометра під час сну, щоб аналізувати тенденції сну та необов'язково будити користувача протягом бажаного часу під час легкого сну. Я вже створив компонент, який збирає та зберігає дані, а також сигнал тривоги. Мені все-таки потрібно боротися зі звітом, що відображає та зберігає …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

Як визначити часовий ряд? Чи гаразд просто взяти першу різницю та запустити тест Діккі Фуллера, і якщо він нерухомий, ми хороші? Також я виявив в Інтернеті, що можу зірвати часовий ряд, зробивши це в Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) …

14 regression  time-series  stata  stationarity 

Я розумію причинно-наслідкові зв’язки, що використовуються в мікроекономіці (зокрема, проект IV або регресії регресії), а також причинність Грейнджера, що використовується в економетрії часових рядів. Як я пов’язую одне з іншим? Наприклад, я бачив, як обидва підходи використовуються для даних панелі (скажімо, , T = 20 ). Будь-які посилання на документи …

14 time-series  econometrics  causality  granger-causality 

Я збираюся використовувати модель ARMA-GARCH для фінансових часових рядів і цікавився, чи повинна серія бути нерухомою перед застосуванням зазначеної моделі. Я знаю, щоб застосувати модель ARMA, серія повинна бути нерухомою, однак я не впевнений у ARMA-GARCH, оскільки я включаю помилки GARCH, які передбачають кластеризацію нестабільності та нестабільну дисперсію, а отже, …

14 time-series  finance  arma 

У моделюванні клімату ви шукаєте моделі, здатні адекватно зобразити клімат Землі. Сюди входить показ півциклічних зразків: такі речі, як Південне коливання Ель-Ніно. Але перевірка моделі відбувається, як правило, протягом порівняно коротких періодів часу, коли є пристойні дані спостереження (останні ~ 150 років). Це означає, що ваша модель може відображати правильні …

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

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 

Я випускник бізнесу та економіки, який зараз навчається на ступінь магістра з інженерії даних. Під час вивчення лінійної регресії (LR), а потім аналізу часових рядів (TS) у мене в голові з’явилося запитання. Навіщо створювати абсолютно новий метод, тобто часовий ряд (ARIMA), замість того, щоб використовувати кілька лінійних регресій і додавати …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Я хотів би провести прогноз, заснований на множинній часовій серії ARIMA-моделі з безліччю зовнішніх змінних. Оскільки я не такий вмілий, що стосується ані статистики, ані ІР, яку я не хочу зберігати, є максимально простим (прогноз тенденцій на 3 місяці достатній). У мене є 1 залежний часовий ряд і 3-5 часових …

14 r  time-series  arima 

Я порахував автокореляцію за даними часових рядів щодо закономірностей руху риби, виходячи з її позицій: X ( x.ts) та Y ( y.ts). Використовуючи R, я запустив наступні функції та створив такі графіки: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Моє запитання: як я інтерпретую ці сюжети? Яка інформація потрібна, щоб повідомити про будь-яку схему? Я …

14 r  time-series  autocorrelation 

Я будую моделі ARIMA для отримання даних про вітер / хвилі. Я будую окрему модель для кожної змінної. Дві зі змінних, які мені потрібні для моделювання, - це напрямок хвилі та вітру. Значення знаходяться в градусах (0-360 °). Чи можна моделювати такий тип даних, коли інтервал значень круговий? Якщо ні, …

13 time-series  arima  circular-statistics 

Як визначається довгострокова дисперсія в області аналізу часових рядів? Я розумію, він використовується в тому випадку, якщо в даних є структура кореляції. Отже, наш стохастичний процес не був би сімейством iid випадкових змінних, а лише ідентично розподіленим?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots Чи можу я мати стандартне посилання як вступ до концепції та …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent