Czytam książkę o szeregach czasowych i zacząłem drapać się w głowę w następującej części: Czy ktoś mógłby wyjaśnić mi intuicję? Nie mogłem tego uzyskać z tego tekstu. Dlaczego potrzebujemy, aby proces był odwracalny? Jaki jest tutaj duży obraz? Dziękuję za wszelką pomoc. Jestem nowy w tej...
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 6 lat temu . Pracuję nad małym projektem z jednym szeregiem czasowym,...
Czy ktoś mógłby poprowadzić mnie przez przykład użycia filtrowania DLM Kalmana w R w szeregach czasowych. Powiedzmy, że mam te wartości (wartości kwartalne z roczną sezonowością); jak użyłbyś DLM do przewidywania kolejnych wartości? A tak przy okazji, czy mam wystarczającą ilość danych...
Ten problem dotyczy w zasadzie wykrywania pożaru, ale jest ściśle analogiczny do niektórych problemów z wykrywaniem rozpadu radioaktywnego. Obserwowane zjawiska są zarówno sporadyczne, jak i bardzo zmienne; dlatego szereg czasowy będzie się składał z długich ciągów zer zerowanych wartościami...
Typowym testem istotnym dla patrzenia na dwie populacje jest test t, test t-sparowany, jeśli to możliwe. Zakłada się, że rozkład jest normalny. Czy istnieją podobne założenia upraszczające, które dają test istotności dla szeregów czasowych? W szczególności mamy dwie dość małe populacje myszy,...
Pracuję nad symulacją fizyczną 2D i zbieram dane na czas w kilku punktach. Te dyskretne punkty znajdują się wzdłuż linii pionowych, z wieloma liniami w kierunku osiowym. To sprawia, że zestaw danych skutecznie 4D. Załóżmy na przykład, że mam punkty zbiórki o współrzędnych (X, Y): (0,0),...
Mam pytanie dotyczące modeli ARIMA. Powiedzmy, że mam szereg czasowy , który chciałbym przewidzieć, a model wydaje się dobrym sposobem na przeprowadzenie prognozy. Teraz opóźnione oznacza, że na moją serię mają wpływ wcześniejsze wydarzenia. To ma sens. Ale jaka jest interpretacja błędów? Moja...
Istnieje dość stary post na blogu Williama Briggsa, który analizuje pułapki wygładzania danych i przenoszenia tych wygładzonych danych do analizy. Kluczowym argumentem jest mianowicie: Jeśli w chwili szaleństwa robisz gładkie dane szeregów czasowych i używasz ich jako danych wejściowych do...
Chciałbym wykryć zmiany w danych szeregów czasowych, które zwykle mają ten sam kształt. Do tej pory pracowałem z changepointpakietem dla R cpt.mean(), cpt.var()oraz cpt.meanvar()funkcji i . cpt.mean()z metodą PELT działa dobrze, gdy dane zwykle pozostają na jednym poziomie. Chciałbym jednak również...
Mam dane szeregów czasowych i użyłem jako modelu do dopasowania danych. jest wskaźnikiem zmienną losową, która jest albo 0 (gdy nie widzę rzadkie zdarzenie) lub 1 (gdy widzę rzadkie zjawisko). W oparciu o wcześniejsze obserwacje, które mam dla , mogę opracować model dla przy użyciu metodologii...
Kilkakrotnie widziałem, jak ludzie odrzucają wartość zerową w rozszerzonym teście Dickeya-Fullera , a następnie twierdzą, że pokazuje, że ich seria jest stacjonarna (niestety nie mogę pokazać źródeł tych twierdzeń, ale wyobrażam sobie, że podobne twierdzenia istnieją tu i tam w jeden lub inny...
Mam dwie serie czasowe: Pełnomocnik dla premii za ryzyko rynkowe (ERP; czerwona linia) Stopa wolna od ryzyka, w pobliżu obligacji skarbowej (niebieska linia) Chcę sprawdzić, czy stopa wolna od ryzyka może wyjaśnić ERP. Niniejszym zasadniczo postępowałem zgodnie z radą Tsay (2010, 3. wydanie,...
Nie jestem przyzwyczajony do używania zmiennych w formacie daty w R. Zastanawiam się tylko, czy można dodać zmienną daty jako zmienną objaśniającą w modelu regresji liniowej. Jeśli to możliwe, jak możemy interpretować współczynnik? Czy to wpływ jednego dnia na zmienną wyniku? Zobacz moją istotę z...
Odkrywam cudowny świat tzw. „Ukrytych modeli Markowa”, zwanych również „modelami zmiany reżimu”. Chciałbym dostosować HMM w R do wykrywania trendów i punktów zwrotnych. Chciałbym zbudować model tak ogólny, jak to możliwe, aby móc przetestować go na wielu cenach. Czy ktoś może polecić papier?...
Mam nadzieję, że mogę zadać to pytanie w prawidłowy sposób. Mam dostęp do play-by-play danych, więc jest to większy problem z najlepszym podejściem i konstruowania dane poprawnie. Co szukam zrobić to obliczyć prawdopodobieństwo wygranej jest NHL gra dany wynik i czas pozostały do rozporządzenia....
Dlaczego tak nazywane są „szeregi czasowe”? Seria oznacza sumę sekwencji. Dlaczego jest to szereg czasowy , a nie sekwencja czasowa? Czy czas jest zmienną
Mówiąc o danych podłużnych, możemy odnosić się do danych zebranych w czasie wielokrotnie od tego samego przedmiotu / jednostki badawczej, dlatego istnieją korelacje dla obserwacji w obrębie tego samego przedmiotu, tj. Podobieństwo wewnątrz podmiotu. Mówiąc o danych szeregów czasowych, odnosimy się...
Oto mój eksperyment: Korzystam z findPeaksfunkcji w pakiecie quantmod : Chcę wykryć „lokalne” piki w granicach tolerancji 5, tj. Pierwsze lokalizacje po spadku szeregów czasowych od lokalnych pików o 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p,...
To jest podstawowe pytanie dotyczące modeli Box-Jenkins MA. Jak rozumiem, model MA jest zasadniczo liniową regresję szeregów czasowych wartości YYY przeciwko poprzednich kadencjach błędach et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Oznacza to, że obserwacja YYY najpierw regresji na jej poprzednich...
Krótka wersja: Mam szereg danych klimatycznych, które testuję pod kątem stacjonarności. Na podstawie wcześniejszych badań spodziewam się, że model leżący u podstaw (lub, że tak powiem, „generowania” danych) będzie miał wyraz przechwytujący i pozytywny liniowy trend czasu. Aby przetestować te dane...