Podczas pracy z szeregami czasowymi czasami wykrywamy i usuwamy sezonowość za pomocą analizy spektralnej. Jestem prawdziwym początkującym w szeregach czasowych i jestem zdezorientowany, dlaczego ktoś chciałby usunąć sezonowość z oryginalnej serii czasowej? Czy usunięcie sezonowości nie zakłóca...
Pracuję z procesem z w dla { 1 , - 1 } t = 1 , 2 , …xtxtx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots Funkcja autokorelacji wskazuje na proces z długą pamięcią, tzn. Wyświetla rozpad prawa mocy z wykładnikiem <1. Można symulować podobną serię w R za pomocą: > library(fArma) >...
Dopasowałem modele ARIMA do oryginalnej serii czasowej, a najlepszym modelem jest ARIMA (1,1,0). Teraz chcę zasymulować serię z tego modelu. Napisałem prosty model AR (1), ale nie mogłem zrozumieć, jak dostosować różnicę w modelu ARI (1,1,0). Następujący kod R dla serii AR (1) to: phi= -0.7048...
Szukam modelu między cenami energii a pogodą. Mam cenę MWatt kupioną między krajami Europy i wiele wartości pogodowych (pliki Grib). Co godzinę przez okres 5 lat (2011-2015). Cena za dzień To jest dziennie przez jeden rok. Mam to na godziny przez 5 lat. Przykład pogody 3Dscatterplot, w...
Mam model stochastyczny używany do symulacji szeregów czasowych niektórych procesów. Interesuje mnie efekt zmiany jednego parametru na określoną wartość i chcę pokazać różnicę między szeregami czasowymi (powiedzmy model A i model B) a jakimś przedziałem ufności opartym na symulacji. Po prostu...
Biorąc pod uwagę szereg czasowy, można oszacować funkcję autokorelacji i wykreślić ją, na przykład jak pokazano poniżej: Co można zatem przeczytać o szeregach czasowych z tej funkcji autokorelacji? Czy można na przykład uzasadnić stacjonarność szeregów czasowych? Edytowane : Tutaj zawarłem...
Mam dwie serie danych, które przedstawiają medianę wieku w chwili śmierci. Obie serie wykazują z czasem większy wiek śmierci, ale jedna jest znacznie niższa od drugiej. Chcę ustalić, czy wzrost wieku w chwili śmierci dolnej próbki jest znacząco różny od wzrostu górnej próbki. Oto dane...
W aplikacji do eksploracji tekstu jednym prostym podejściem jest użycie heurystyki do tworzenia wektorów jako zwartych rzadkich reprezentacji dokumentów. Jest to dobre w przypadku ustawień wsadowych, w których cały korpus jest znany z góry, ponieważ wymaga całego korpusui d...
Próbuję zautomatyzować wykrywanie wartości odstających w szeregach czasowych i użyłem modyfikacji rozwiązania zaproponowanego przez Roba Hyndmana tutaj . Powiedzmy, że mierzę codzienne wizyty na stronie z różnych krajów. W niektórych krajach, w których codzienne wizyty to kilka setek lub tysięcy,...
Czytałem więc o proroku na Facebooku, że dzieli on szereg czasowy na trendy i sezonowość. Na przykład model addytywny zostałby zapisany jako: y( t ) = g( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t z ttt godzinę sol( t )g(t)g(t) trend (może być liniowy...
Moje pytanie dotyczy różnic koncepcyjnych między Holt-Winters a ARIMA. O ile rozumiem, Holt-Winters jest szczególnym przypadkiem ARIMA. Ale kiedy preferowany jest jeden algorytm? Być może Holt-Winters jest inkrementalny i dlatego służy jako wbudowany (szybszy) algorytm? Czekam na wgląd...
Próbuję zastosować szereg czasowy do danych kwartalnych (biomasa zwierząt) w okresie 10 lat z 3 powtórzeniami na kwartał. A więc 40 dat, ale 120 całkowitych obserwacji. Przeczytałem o SARIMA'a w Shumway i Stoffer's Time Series Analysis i jej zastosowaniach, a także odtłuszczonym Woodward, i in. al...
Idea Recurrent Neural Network (RNN) jest dla mnie jasna. Rozumiem to w następujący sposób: Mamy sekwencję obserwacji ( ) (lub innymi słowy, wielowymiarowe szeregi czasowe). Każda pojedyncza obserwacja jest wymiarową wektor numeryczne. W modelu RNN zakładamy, że następna obserwacja jest funkcją...
Mam półgodzinne dane zapotrzebowania, które są szeregami czasowymi obejmującymi wiele sezonów. Użyłem tbatsw forecastpakiecie w R i uzyskałem takie wyniki: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) Czy to oznacza, że seria niekoniecznie wykorzystuje transformację...
Mam 20-letni zestaw danych o rocznej liczebności gatunków dla zestawu wielokątów (~ 200 wielokątów o nieregularnym kształcie, ciągłych). Korzystam z analizy regresji, aby wnioskować o trendach (zmianie liczby w ciągu roku) dla każdego wielokąta, a także agregacji danych wielokąta w oparciu o...
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2)...
Mam dwie serie danych dziennych. Jedna z nich to sign-upsdruga terminationssubskrypcja. Chciałbym przewidzieć ten drugi, wykorzystując informacje zawarte w obu zmiennych. Patrząc na wykres tych serii, oczywiste jest, że zakończenia są skorelowane z wielokrotnością rejestracji sprzed miesięcy....
Próbuję zrozumieć znaczenie odcięcia i odcięcia w szeregach czasowych ACF i PACF. Co oznacza „Odciąć po opóźnieniu”? Chodzi o limit? Co oznacza „ogony”? W powyższym przykładzie książka, której używam do nauki, mówi, że jest to proces AR. Ale nie mogę zrozumieć znaczenia „odcina się” i...
Próbuję zrozumieć, dlaczego OLS podaje tendencyjny estymator procesu AR (1). Zastanów się W tym modelu naruszona jest ścisła egzogeniczność, tzn. y_t i \ epsilon_t są skorelowane, ale y_ {t-1} i \ epsilon_t są nieskorelowane. Ale jeśli jest to prawdą, to dlaczego poniższe proste wyprowadzenie...
Próbuję zrozumieć całą wariancję / błąd standardowy w szeregu czasowym zwrotów finansowych i myślę, że utknąłem. Mam szereg miesięcznych danych o zwrocie zapasów (nazwijmy to ), które mają oczekiwaną wartość 1,00795 i wariancję 0,000228 (standardowe odchylenie to 0,01512). Próbuję obliczyć...