Запитання з тегом «time-series»

Я читаю книгу про часові ряди, і я почав чухати голову в наступній частині: Може хтось пояснить мені інтуїцію? Я не міг отримати це з цього тексту. Чому нам потрібен процес, щоб він був незворотним? Яка тут велика картина? Дякую за будь-яку допомогу. Я новачок у цьому матеріалі, тому якщо …

19 time-series  arma 

Звичайним тестом на значущість при розгляді двох груп є t-тест, по можливості парний t-тест. Це передбачає, що розподіл є нормальним. Чи є подібні спрощення припущень, які створюють тест на значимість для часового ряду? Зокрема, у нас є дві досить невеликі популяції мишей, яких лікують по-різному, і ми вимірюємо вагу раз …

19 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

Я кілька разів бачив, як люди відкидають нуль у розширеному тесті Діккі-Фуллера , а потім стверджують, що він показує, що їх серія є нерухомою (на жаль, я не можу показати джерела цих тверджень, але я думаю, що подібні твердження існують тут і там у той чи інший журнал). Я стверджую, …

18 time-series  unit-root  stationarity  augmented-dickey-fuller 

У блозі Вільяма Бріггса є досить старий пост, який розглядає підводні камені згладжування даних і перенесення цих згладжених даних до аналізу. Ключовим аргументом є: Якщо в момент божевілля ви робите згладжені дані часових рядів і використовуєте їх як вхід для інших аналізів, ви різко збільшуєте ймовірність обдурити себе! Це відбувається …

18 time-series  smoothing 

Я хотів би виявити зміни в даних часових рядів, які зазвичай мають однакову форму. Поки я працював з changepointпакетом для R cpt.mean(), cpt.var()та cpt.meanvar()функцій та . cpt.mean()з методом PELT добре працює, коли дані зазвичай залишаються на одному рівні. Однак я також хотів би виявити зміни під час спуску. Прикладом зміни, …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

У мене є дані часових рядів, і я використовував A R IМА ( р , д, q) + XтАRЯМА(p,г,q)+ХтARIMA(p,d,q)+X_t в якості моделі для відповідності даним. ХтХтX_t є показником випадкова величина, або 0 (коли я не бачу рідкісна подія) або 1 (коли я бачу рідкісна подія). На основі попередніх спостережень, які …

18 time-series  forecasting  simulation 

Чому "часові ряди" називаються такими? Серія означає суму послідовності. Чому це часовий ряд, а не послідовність часу? Є чи час незалежної змінної?

17 time-series  self-study  references  terminology 

У мене є два часові ряди: Проксі-сервер премії за ринковий ризик (ERP; червона лінія) Безризикова ставка, опосередкована державною облігацією (синя лінія) Я хочу перевірити, чи може безризикова ставка пояснити ERP. Цим я в основному дотримувався поради Цей (2010, 3-е видання, стор. 96): Фінансовий часовий ряд: Встановіть модель лінійної регресії та …

17 regression  time-series 

Це основне питання щодо моделей Box-Jenkins MA. Як я розумію, модель MA - це в основному лінійна регресія значень часових рядів проти попередніх термінів помилки . Тобто спостереження спочатку регресується проти його попередніх значень а потім одне або більше значень використовуються як терміни помилки для MA модель.е т , . …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Збільшення кількості випадків та випадків смерті відбувається під час епідемій (раптове збільшення кількості) через циркуляцію вірусу (як Вірус Західного Нілу в США у 2002 р.) Або зменшення опірності людей, забруднення їжі чи води або збільшення кількості комарі. Ці епідемії представлятимуть пережиті люди, які можуть виникати кожні 1 - 5 років. …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

Я сподіваюся, що зможу задати це питання правильним способом. У мене є доступ до даних відтворення, тому це більше питання з найкращим підходом та правильним конструюванням даних. Що я хочу зробити, це підрахувати ймовірність виграти гру в НХЛ, враховуючи рахунок та час, що залишився в регулюванні. Я думаю, я міг …

17 time-series  probability  logistic 

Я хотів би побудувати алгоритм, який міг би проаналізувати будь-який часовий ряд і «автоматично» вибрати найкращий традиційний / статистичний метод прогнозування (та його параметри) для аналізованих даних часових рядів. Чи можна було б зробити щось подібне? Якщо так, чи можете ви дати мені кілька порад, як можна підійти до цього?

17 time-series  forecasting  python 

Думаючи про використання періодичних нейронних мереж для прогнозування часових рядів. Вони в основному реалізують своєрідну узагальнену нелінійну авторегресію порівняно з моделями ARMA та ARIMA, які використовують лінійну авторегресію. Якщо ми виконуємо нелінійну авторегресію, чи все-таки необхідно, щоб часовий ряд був нерухомим, і чи потрібно нам виконувати диференціювання способу, який ми …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Говорячи про поздовжні дані, ми можемо неодноразово посилатися на дані, зібрані протягом одного часу від одного предмета / навчальної одиниці, таким чином, існують кореляції для спостережень у межах одного предмета, тобто схожість предмета. Говорячи про дані часових рядів, ми також посилаємось на дані, зібрані протягом декількох періодів часу, і це …

17 time-series  terminology  panel-data 

У мене є деякі дані накопичувальної частоти. Рядок виглядає так, що він надзвичайно добре відповідає даним, але в циклі є циклічне / періодичне хитання. Я хотів би оцінити, коли сукупна частота досягне певного значення c . Коли я будую графіки залишків та встановлених значень, я отримую прекрасну синусоїдальну поведінку.у= a …

17 time-series  regression