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...
Załóżmy, że mam trochę ponad 20 000 miesięcznych szeregów czasowych od stycznia do 05 grudnia. Każdy z nich reprezentuje globalne dane dotyczące sprzedaży innego produktu. Co jeśli zamiast obliczać prognozy dla każdego z nich, chciałbym skoncentrować się tylko na niewielkiej liczbie produktów,...
Rozważ model AR ( ) (zakładając zero dla uproszczenia):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Oszacowano, że estymator OLS (równoważny estymatorowi warunkowego maksymalnego prawdopodobieństwa) dla jest tendencyjny, jak...
Próbuję oszacować wielokrotną regresję liniową w R za pomocą następującego równania: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) pytania i pytania są kwartalnymi szeregami czasowymi danych, zbudowanymi z askings <- ts(...). Problem polega na tym, że otrzymałem resztki...
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...
Próbujemy stworzyć automatycznie skorelowane wartości losowe, które zostaną wykorzystane jako szeregi czasowe. Nie mamy żadnych danych, do których się odwołujemy, a po prostu chcemy stworzyć wektor od zera. Z jednej strony potrzebujemy oczywiście losowego procesu z rozkładem i jego SD. Z drugiej...
Biorąc pod uwagę (obserwowana) Czas serii o x t ∈ { 1 , . . . , N } , to jest test statystyczny testowania zerową hipotezę, że P ( X , T | X T - 1 , X t - 2 , . . . , X 1 ) = P ( x T | X t - 1 ) ( tj. własność markov)?XtXtX_tXt∈ { 1 , . . . , n }Xt∈{1,...,n}X_t\in\{1,...,n\}P.( Xt| Xt - 1, Xt - 2,...
Mam szereg czasowy ytyty_ti chciałbym modelować to jako proces ARFIMA (alias FARIMA). Jeśli jest zintegrowane z (ułamkowym) rzędem , chciałbym różnicować go ułamkowo, aby stał się nieruchomy.ytyty_trered Pytanie : czy następujący wzór definiujący różnicowanie ułamkowe jest poprawny? Δreyt: =yt-...
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...
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...
Czasami może zaistnieć potrzeba różnicowania serii czasowej, aby stała się stacjonarna. Nie rozumiem jednak, w jaki sposób różnicowanie drugiego rzędu może pomóc uczynić go nieruchomym, gdy różnicowanie pierwszego rzędu nie wystarczy. Czy możesz podać intuicyjne wyjaśnienie różnicowania drugiego...
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 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...
Pracuję nad problemem klasyfikacji szeregów czasowych, w którym dane wejściowe to dane użycia głosu w szeregu czasowym (w sekundach) przez pierwsze 21 dni konta telefonu komórkowego. Odpowiednią zmienną docelową jest to, czy to konto zostało anulowane w przedziale 35-45 dni. Jest to więc problem z...
Jak sprawdzić ergodyczność szeroko zakrojonych stacjonarnych procesów stochastycznych z ich ścieżek prób? Czy możemy sprawdzić ergodyczność na podstawie pojedynczej ścieżki próbki? Czy potrzebujemy wielu ścieżek przykładowych? Jedną z motywacji sprawdzania ergodyczności są szeregi czasowe, aby...
Proces jest ściśle stacjonarny, jeśli wspólny rozkład jest taki sam jak wspólny rozkład dla wszystkich m , dla wszystkich k i dla wszystkich t_1, t_2, ..., t_m
Zadałem to pytanie na StackOverflow i polecono mi zadać je tutaj. Mam dwie serie czasowe danych akcelerometru 3D, które mają różne podstawy czasu (zegary uruchamiane w różnych momentach, z bardzo niewielkim pełzaniem w czasie próbkowania), a także zawierające wiele przerw o różnych rozmiarach (z...
Chciałbym dowiedzieć się o wartościach (x, y)używanych podczas kreślenia plot(b, seWithMean=TRUE)w pakiecie mgcv . Czy ktoś wie, jak mogę wyodrębnić lub obliczyć te wartości? Oto przykład: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0),...
Myśląc o rzekomo prostym, ale interesującym problemie, chciałbym napisać kod do prognozowania materiałów eksploatacyjnych, których będę potrzebować w najbliższej przyszłości, biorąc pod uwagę pełną historię moich poprzednich zakupów. Jestem pewien, że ten rodzaj problemu ma bardziej ogólną i dobrze...