Запитання з тегом «time-series»

Я пропоную спробувати знайти тенденцію в деяких дуже галасливих довгострокових даних. Дані - це, в основному, щотижневі вимірювання чогось, що рухалося приблизно на 5 мм протягом приблизно 8 місяців. Дані складаються з точності 1 мм і дуже шумно регулярно змінюються +/- 1 або 2 мм на тиждень. Ми маємо дані …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

Коли я почав читати про фільтр Кальмана, то подумав, що це особливий випадок моделі ARIMA (а саме ARIMA (0,1,1)). Але насправді здається, що ситуація складніша. Перш за все, ARIMA можна використовувати для прогнозування, а фільтр Kalman - для фільтрації. Але вони не тісно пов'язані? Питання: Який взаємозв'язок між фільтрами ARIMA …

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

Проблема, з якою я маю справу, - передбачення значень часових рядів. Я переглядаю по одному часовому ряду і, базуючись, наприклад, на 15% вхідних даних, я хотів би передбачити його майбутні значення. Поки що я натрапив на дві моделі: LSTM (довготривала короткочасова пам'ять; клас періодичних нейронних мереж) АРІМА Я спробував обидва …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

В даний час я працюю над проектом з прогнозування даних часових рядів (щомісячні дані). Я використовую R для прогнозування. У мене є 1 залежна змінна (y) і 3 незалежні змінні (x1, x2, x3). Змінна y має 73 спостереження, так само, як і інші 3 змінні (alos 73). З січня 2009 …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

Який правильний спосіб перевірити значущість коефіцієнтів різкості чи інформації? Коефіцієнти Шарпа будуть базуватися на різних показниках власного капіталу і можуть мати різні періоди огляду. Одне з описаних нами рішень просто застосовує t-тест Стьюдента, df встановлюється на тривалість періоду огляду. Я не вагаюся застосовувати вищевказаний метод через такі проблеми: Я вважаю, …

10 time-series  statistical-significance  mean  finance  ratio 

У чому полягають відмінності у використанні узагальнених лінійних моделей, таких як автоматичне визначення відповідності (ARD) та регресія хребта, порівняно з моделями часових рядів, як Box-Jenkins (ARIMA) або експоненціальне згладжування для прогнозування? Чи є якісь правила щодо того, коли використовувати GLM та коли використовувати часовий ряд?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

Мені потрібно реалізувати виявлення аномалії на кількох наборах даних часових рядів. Я ніколи цього не робив і сподівався на поради. Мені дуже зручно з python, тому я вважаю за краще, щоб рішення було втілено в ньому (більшість мого коду - це python для інших частин моєї роботи). Опис даних: дані …

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

Я просто хочу перевірити, чи правильно я інтерпретую графіки ACF та PACF: Дані відповідають помилкам, згенерованим між фактичними точками даних та оцінками, згенерованими за допомогою моделі AR (1). Я відповів на цю відповідь: Оцініть коефіцієнти ARMA за допомогою перевірки ACF та PACF Прочитавши, що здається, що помилки не автокорельовані, але …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Я роблю аналіз часових рядів за допомогою Р. Я повинен розкласти свої дані на тренд, сезонну та випадкову складові. У мене є дані за тиждень протягом 3 років. Я знайшов дві функції в R - stl()і decompose(). Я читав, що stl()не годиться для мультиплікативного розкладання. Хтось може мені сказати, в …

10 r  time-series 

Насамперед: З того, що я зрозумів, залишкові завантажувальні роботи залишаються таким чином: Підходить модель до даних Обчисліть залишки Перекомпонуйте залишки та додайте їх до 1. Підібрати модель до нового набору даних з 3. Повторіть nрази, але завжди додайте залишки, що перекомпоновані, у відповідність з 1. Чи правильно це поки що? …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

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 

Я читаю книгу аналізу часових рядів, а формула для автоковаріації зразків визначається в книзі як: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) здля . - середнє значення.γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;h=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} Чи може хтось інтуїтивно пояснити, чому ми ділимо суму на а не на ? У книзі пояснюється, що це тому, що …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

Я перевірив відповідь на це запитання на сайті stats.stackexchange: Які хороші ресурси надають історію статистики? Дійсно, книга Стиглера "Статистика на таблиці" виглядає чудово, і я з нетерпінням чекаю її. Але мене більше цікавить розробка сучасних моделей ARIMA. Думаю, я пам’ятаю, що чув, що великий прогрес був стимульований у спробі передбачити …

10 time-series  references  arima  history 

У наступному прикладі я маю кадр даних, який складається з часового ряду вимірювань температури води, записаних на 5 глибинах в океані, де кожне значення Tempвідповідає даті в DateTimeі глибині в Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760) Time <- …

10 r  time-series  correlation  similarities 

Це має підійти --- прогнозування речей, які застрягли між 0 і 1. У своїй серії я підозрюю авторегресійний компонент, а також компонент, що повертає середнє значення, тому я хочу щось, що я можу інтерпретувати як ARIMA ---, але я не хочу, щоб він в майбутньому збивався до 1000% . Ви …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression