Pytania oznaczone «time-series»

12
Jak uwzględnić wpływ prognozowanych świąt

Mam dość przewidywalne dzienne szeregi czasowe z tygodniową sezonowością. Jestem w stanie wymyślić prognozy, które wydają się dość dokładne (potwierdzone przez krzyżową weryfikację), gdy nie ma wakacji. Jednak gdy są święta, mam następujące problemy: W mojej prognozie dostaję niezerowe liczby...

time-series forecasting arima outliers
12
Korelowanie szeregów czasowych objętości

Rozważ następujący wykres: Czerwona linia (lewa oś) opisuje wolumen obrotu pewnymi akcjami. Niebieska linia (prawa oś) opisuje głośność wiadomości na Twitterze dla tego towaru. Na przykład 9 maja (05-09) dokonano około 1.100 milionów transakcji i 4.000 tweetów. Chciałbym obliczyć, czy istnieje...

time-series correlation lags
12
Związek między dwoma szeregami czasowymi: ARIMA

Biorąc pod uwagę następujące dwa szeregi czasowe ( x , y ; patrz poniżej), jaka jest najlepsza metoda modelowania związku między długoterminowymi trendami w tych danych? Oba szeregi czasowe mają znaczące testy Durbina-Watsona, gdy są modelowane jako funkcja czasu i żadne z nich nie jest...

regression time-series arima
12
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody

Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining
12
Odznaczanie danych zliczania

Użyłem stl () w R, aby rozłożyć dane zliczania na składniki trendu, sezonowości i nieregularności. Wynikowe wartości trendu nie są już liczbami całkowitymi. Mam następujące pytania: Czy funkcja stl () jest odpowiednim sposobem na zdezasonalizowanie danych zliczania? Ponieważ wynikowy trend nie...

r time-series poisson-distribution
12
Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace =...

r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf
12
Kryteria wyboru „najlepszego” modelu w ukrytym modelu Markowa

Mam zestaw danych szeregów czasowych, do którego próbuję dopasować ukryty model Markowa (HMM) w celu oszacowania liczby stanów ukrytych w danych. Mój pseudo-kod do tego jest następujący: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states =...

r aic hidden-markov-model bic spss manova time-series r lme4-nlme regression modeling negative-binomial bayesian bugs state-space-models hypothesis-testing data-transformation factor-analysis sem
12
Co to jest stacjonarny proces drugiego rzędu?

Zastanawiałem się, jak zdefiniowano jego „stacjonarny proces drugiego rzędu” we Wstępie do szeregów czasowych i prognoz Brockwella i Davisa : Klasa modeli liniowych szeregów czasowych, która obejmuje klasę modeli autoregresyjnej średniej ruchomej (ARMA), stanowi ogólne ramy do badania procesów...

time-series
12
Jakie statystyki są przechowywane w ramach agregacji?

Jeśli mamy długi szereg czasowy o wysokiej rozdzielczości, z dużym hałasem, często sensowne jest agregowanie danych do niższej rozdzielczości (np. Wartości dzienne do miesięcznych), aby lepiej zrozumieć, co się dzieje, skutecznie usuwając niektóre z hałas. Widziałem co najmniej jeden artykuł,...

time-series aggregation