Запитання з тегом «time-series»

Цей пост є продовженням іншої публікації, пов’язаної із загальним методом виявлення зовнішньої хронології у часових рядах . В основному, на даний момент мене цікавить надійний спосіб виявити періодичність / сезонність загальних часових рядів, на які впливає багато шуму. З точки зору розробника, я хотів би простий інтерфейс, такий як: unsigned …

53 time-series  algorithms  frequency  real-time 

Я знаю, це може здатися, що це поза темою, але вислухай мене. У режимі переповнення стека і тут ми отримуємо голоси за повідомлення, все це зберігається в табличній формі. Наприклад: пост ідентифікатор виборця ідентифікатор типу голосування дата ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

У мене є дані про продажі для ряду торгових точок, і я хочу їх класифікувати за формою кривих у часі. Дані виглядають приблизно так (але, очевидно, не є випадковими і мають деякі відсутні дані): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if (exists("test.data")){ rm(test.data) } for (i in 1:n.stores){ interval <- …

47 r  time-series  clustering 

У мене є два часові ряди (обидва гладкі), які я хотів би перехресно співвіднести, щоб побачити, наскільки вони співвіднесені. Я маю намір використовувати коефіцієнт кореляції Пірсона. Чи підходить це? Моє друге питання - я можу вибрати вибірку двох часових рядів так само, як мені подобається. тобто я можу вибрати, скільки …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

Я тільки починаю самонавчання з аналізу часових рядів. Я помітив, що існує ряд потенційних підводних каменів, які не застосовуються до загальної статистики. Отже, спираючись на Які загальні статистичні гріхи? , Я хотів би запитати: Що таке загальні підводні камені або статистичні гріхи в аналізі часових рядів? Це розроблено як вікі …

46 time-series  self-study 

У галузі економіки (я думаю) у нас є ARIMA та GARCH для регулярно розподілених часових рядів, а Пуассон, Хоукс для моделювання точкових процесів, тож як щодо спроб моделювання нерегулярних (нерівномірно) проміжок часу - чи існують (принаймні) загальні практики ? (Якщо у вас є деякі знання з цієї теми, ви також …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

Я розглядаю проблему (багатокласової) класифікації на основі часових рядів змінної довжини , тобто знайти функцію за допомогою глобального представлення серії часу набором вибраних функцій фіксованого розміру незалежно від , а потім використовувати стандартні методи класифікації для цього набору функцій. Мене не цікавить прогнозування, тобто прогнозуванняf ( X T ) = …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

У мене є два часові ряди, показані на графіку нижче: Сюжет показує повну деталізацію обох часових рядів, але я можу з легкістю звести його до лише збіг спостережень, якщо потрібно. Моє запитання: Які статистичні методи можна використовувати для оцінки відмінностей між часовими рядами? Я знаю, що це досить широке і …

43 r  time-series 

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 

Окрім прийняття відмінностей, які ще методики нестаціонарного часового ряду є нерухомими? Як правило, серія називається " інтегрованою до порядку p ", якщо її можна зробити нерухомою через оператор відставання .( 1 - L )ПХт(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

Який би був підхід використання динамічного викривлення часу (DTW) для кластеризації часових рядів? Я читав про DTW як спосіб знайти схожість між двома часовими рядами, в той час як вони могли бути зміщені в часі. Чи можу я використовувати цей метод як міру подібності для алгоритму кластеризації, як k-засоби?

40 time-series  clustering 

У мене є набір даних часових рядів. Кожна серія охоплює один і той же період, хоча фактичні дати в кожному часовому ряді можуть не всі «точно вирівнюватися». Тобто, якби серія «Час» читалася у 2D матриці, вона виглядала б приблизно так: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 59 42 …

38 r  time-series  clustering  cointegration 

Я хочу припустити, що температура поверхні Балтійського моря однакова з року в рік, а потім описати це за допомогою функціональної / лінійної моделі. У мене була ідея просто ввести рік у вигляді десяткового числа (або число_місяць / 12) і дізнатися, якою повинна бути температура в цей час. Указавши функцію lm …

37 r  regression  time-series  lm 

Мені було цікаво, яка різниця та залежність між прогнозом та прогнозуванням? Особливо в часових рядах та регресії? Наприклад, чи я правильний: У часових рядах прогнозування, схоже, означає оцінку майбутніх значень з урахуванням минулих значень часового ряду. У регресії прогноз, здається, означає оцінити значення, чи є це майбутніми, поточними або минулими …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

Я використовував пакет карети в R для побудови прогнозних моделей для класифікації та регресії. Caret надає уніфікований інтерфейс для налаштування гіпер-параметрів моделі шляхом перехресної перевірки або обв'язки завантаження. Наприклад, якщо ви будуєте просту модель "найближчих сусідів" для класифікації, скільки сусідів слід використовувати? 2? 10? 100? Caret допомагає вам відповісти на …

37 r  time-series  cross-validation