Запитання з тегом «time-series»

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 

Скажімо, у мене є ряд часових рядів, наприклад, кількість температурних записів різних станцій у регіоні. Я хочу отримати єдиний температурний рекорд для всього регіону, з яким я міг би описати аспекти регіонального клімату. Інтуїтивно зрозумілим підходом може бути просто взяти середній показник для всіх станцій на кожному кроці, але мій …

10 time-series  climate 

Я намагаюся оновити свою модель на основі lm (), щоб отримати правильні стандартні помилки та тести. Я дуже розгублений, яку матрицю VC використовувати. У sandwichпакет пропозицій vcovHC, vcovHACі NeweyWest. У той час як перший припадає лише на гетероскедастичність, останні два пояснюють як послідовну кореляцію, так і гетерокедастичність. Тим не менш, …

10 regression  time-series  neweywest 

Я хотів би дізнатися значення, які (x, y)використовуються для побудови графіків plot(b, seWithMean=TRUE)у пакеті mgcv . Хтось знає, як я можу витягти або обчислити ці значення? Ось приклад: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

10 r  time-series  smoothing  mgcv 

Які сучасні інструменти (на базі Windows) ви пропонуєте для моделювання фінансових часових рядів?

10 modeling  time-series  finance  software 

Які найпростіші тести на сезонність для часових рядів? Будучи більш конкретним, я хочу перевірити, чи specific time series the seasonal componentє в значенні. Які рекомендовані пакети в Python / R?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Я знайшов рішення, в якому сказано, що якщо квадрат часового ряду є нерухомим, то це і оригінальний часовий ряд, і навпаки. Однак я, здається, не в змозі довести це, у когось є ідея, чи це правда, і якщо це як отримати?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Нещодавно я переробив свої знання в Time Series і зрозумів, що машинне навчання здебільшого дає лише на крок попереду прогнози. Під прогнозами на крок вперед я маю на увазі прогнози, які, наприклад, якщо ми маємо погодинні дані, використовують дані з 10 ранку до прогнозу 11 ранку та 11 ранку до …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Я намагаюся моделювати та прогнозувати часові ряди, які є циклічними, а не сезонними (тобто є сезонні структури, але не з фіксованим періодом). Це має бути можливо зробити, використовуючи модель ARIMA, як зазначено в розділі 8.5 Прогнозування: принципи та практика : Значення важливо, якщо дані показують цикли. Для отримання циклічних прогнозів …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

У мене дуже багато даних часових рядів - рівень води та швидкість проти часу. Це результат моделювання гідравлічної моделі. У рамках процесу огляду, щоб підтвердити, що модель працює так, як очікувалося, я повинен будувати кожен часовий ряд, щоб упевнитися у відсутності "коливань" у даних (див. Приклад незначних коливань нижче). Використання …

9 time-series  data-visualization  change-point 

Я використовую VT-бібліотеку статистичних моделей python для моделювання даних фінансових часових рядів, і деякі результати мене здивували. Я знаю, що моделі VAR припускають, що дані часових рядів є нерухомими. Я ненавмисно помістив нестаціонарну серію цін журналів на два різні цінні папери, і на диво пристосовані значення та вибіркові прогнози були …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Я читаю документ про виявлення змін Байєса в Інтернеті від Адама та Маккея ( посилання ). Автори починають із написання граничного прогнозного розподілу: деП(хt + 1|х1 : т) =∑rтП(хт+ 1|rт,х( r)т)П(rт|х1 : т)( 1 )P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad \qquad (1) …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

Як надати більше ваги останнім спостереженням в R? Я вважаю це запитанням чи бажанням, але мені важко зрозуміти, як саме це здійснити. Я намагався багато шукати для цього, але не можу знайти хорошого практичного прикладу. У моєму прикладі я мав би великий набір даних із часом. Хочу сказати, застосувати якесь …

9 r  time-series  regression  random-forest 

У моделях часових рядів, таких як ARMA-GARCH, для вибору відповідного відставання або порядку моделі використовуються різні інформаційні критерії, такі як AIC, BIC, SIC тощо. Моє запитання дуже просте, чому ми не використовуємо скоригований для вибору відповідної моделі? Ми можемо вибрати модель, яка призводить до більш високого значення скоригованого . Оскільки …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

Припустимо наступну 1 розмірну послідовність: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Букви A, B, C, ..тут представляють "звичайні" події. Символи #, $, %, ...тут представляють "особливі" події Тимчасовий проміжок між усіма подіями неоднаковий (що завгодно від секунд до днів), хоча …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining