Запитання з тегом «time-series»

Я відкриваю дивовижний світ таких під назвою "прихованих моделей Маркова", які також називаються "моделями перемикання режимів". Я хотів би адаптувати HMM в R для виявлення тенденцій та поворотних моментів. Я хотів би побудувати модель якомога загальнішою, щоб я міг її протестувати за багатьма цінами. Хтось може порекомендувати папір? Я бачив …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Я не звик використовувати змінні у форматі дат у Р. Мені просто цікаво, чи можна додати змінну дати як пояснювальну змінну в лінійну регресійну модель. Якщо це можливо, як можна інтерпретувати коефіцієнт? Це вплив одного дня на змінну результату? Дивіться мою суть з прикладом того, що я намагаюся зробити.

17 r  regression  time-series 

Коротка версія: У мене є часовий ряд кліматичних даних, які я тестую на стаціонарність. Виходячи з попередніх досліджень, я очікую, що модель, що лежить в основі (або "генерація", так би мовити) даних, має термін перехоплення та позитивну лінійну тенденцію часу. Щоб перевірити ці дані на стабільність, чи слід використовувати тест …

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

Ось мій експеримент: Я використовую findPeaksфункцію в квантовому пакеті: Я хочу виявити "локальні" піки в межах допуску 5, тобто перші місця після скидання часового ряду від локальних піків на 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p, cc[p]) p Вихід є [1] 3 22 41 Це здається неправильним, оскільки …

17 r  time-series 

У мене є дані про щомісячні часові ряди, і я хотів би робити прогнозування з виявленням людей, що вижили. Це зразок мого набору даних: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

Я працюю над алогоритмом R, щоб автоматизувати щомісячний розрахунок прогнозу. Я використовую, серед іншого, функцію ets () з пакету прогнозів для обчислення прогнозу. Це працює дуже добре. На жаль, для деяких конкретних часових рядів результат, який я отримую, дивний. Будь ласка, знайдіть нижче код, який я використовую: train_ts<- ts(values, frequency=12) …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Я маю помірний досвід прогнозування часових рядів. Я переглянув декілька книг з прогнозуванням, і не бачу наступних питань, вирішених у жодній із них. У мене є два питання: Як я можу визначити об'єктивно (за допомогою статистичного тесту), якщо для даного часового ряду є: Стохастична сезонність або детермінована сезонність Стохастична тенденція …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

Я новачок на сторінці та досить нова статистика та Р. Я працюю над проектом для коледжу з метою знайти співвідношення між дощем та рівнем потоку води в річках. Як тільки кореляція буде доведена, я хочу її передбачити / передбачити. У мене є сукупність даних за декілька років (що приймаються кожні …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

Я працюю над набором даних electricityдоступні в R пакеті TSA. Моя мета - з'ясувати, чи буде arimaмодель відповідна цим даним, і, врешті-решт, їх відповідати. Тож я поступив так: 1-е: Накресліть часовий ряд, у результаті якого з'явився наступний графік: 2-й: Я хотів увійти в систему, electricityщоб стабілізувати дисперсію, а потім розмежував …

16 r  time-series  stationarity 

Використовуючи Rдля розкладання STL, s.windowконтролює, наскільки швидко може змінитися сезонний компонент. Невеликі значення дозволяють швидше змінюватися. Встановлення сезонного вікна нескінченним є еквівалентним примушуванню сезонного компонента бути періодичним (тобто однаковим протягом років). Мої запитання: Якщо у мене є щомісячний часовий ряд (тобто частота дорівнює ), які критерії слід використовувати для встановлення …

16 r  time-series  trend  seasonality 

У мене є набір даних, що складається з серії щомісячних підрахунків справ "зламана палиця" з кількох сайтів. Я намагаюся отримати єдину підсумкову оцінку з двох різних методик: Методика 1: Встановіть "зламану палицю" за допомогою Poisson GLM зі змінною індикатора 0/1 та за допомогою змінної часу та часу ^ 2 для …

16 time-series  mixed-model 

З читання публікацій на цьому сайті я знаю, що є функція R auto.arima(в forecast пакеті ). Я також знаю, що IrishStat , учасник цього сайту, побудував комерційний пакет autobox на початку 1980-х. Оскільки ці два пакети існують сьогодні і автоматично вибирають моделі arima для даних наборів даних, що вони роблять …

16 time-series  arima  automatic-algorithms 

Я намагаюся просвітити себе причинності Грейнджера. Я прочитав публікації на цьому сайті та кілька хороших статей в Інтернеті. Я також натрапив на дуже корисний інструмент - « Біваріантна Грінджерська причинність» - Безкоштовний калькулятор статистики , який дозволяє вводити часовий ряд та обчислювати статистику Грейнджера. Нижче наведено вихід із зразкових даних, …

16 time-series  causality  granger-causality 

Мені потрібно прогнозувати наступні 4 змінні на 29-ту одиницю часу. У мене є приблизно 2 роки історичних даних, де 1 і 14 і 27 - це той самий період (або час року). Зрештою, я роблю декомпозицію стилю Oaxaca-Blinder на , , та .WWWw dшгwdw cшcwcppp time W wd wc p …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

Чи може хтось мені сказати, що означає термін «стійкість» в аналізі часових рядів? Це стосується економетрики та прикладної регресії.

16 regression  time-series  econometrics  terminology