«arima» etiketlenmiş sorular

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Hareketli bir ortalama sıra süreci , yani bazı gerçek hayattan örnekler verebilir misiniz? kısmı vardır , a priori iyi bir model olarak nedenini? En azından benim için otoregressive işlemlerin sezgisel olarak anlaşılması oldukça kolay gözüküyor, MA süreçleri ise ilk bakışta doğal görünmüyor. Ben unutmayın değil (örneğin burada teorik sonuçlarla ilgilenen …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Durum-uzay modellerinin ve KF'nin tüm iyi özellikleri göz önüne alındığında, merak ediyorum - durum-uzay modellemesinin dezavantajları nelerdir ve Kalman Filtresi (veya EKF, UKF veya partikül filtresi) tahmini için kullanılır? Diyelim ki ARIMA, VAR veya geçici / sezgisel yöntemler gibi geleneksel metodolojiler diyelim. Kalibrasyonları zor mu? Bir modelin yapısındaki bir değişimin …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Bir zaman serisine göre "hareketli ortalama" okuduğumda, veya belki de ağırlıklı bir şey olduğunu düşünüyorum gibi ortalama . (Bunların aslında AR (3) modelleri olduğunu biliyorum, ancak bunlar beynimin atladığı şey.) Neden MA (q) modelleri hata terimleri veya "yenilikler" formülleri? Ne yok hareketli ortalama ilgisi var? Bazı açık sezgileri özlüyorum gibi …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Kafam karıştı. Bir ARMA ve bir GARCH süreci arasındaki farkı anlamıyorum. Bana göre aynı hayır var mı? İşte (G) ARCH (p, q) süreci σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} Ve işte ARMA ( ):p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t + \sum_{i=1}^p \varphi_i …

42 arima  garch  finance 

Geçenlerde bir dizi tahmin yöntemi uyguladım (MEAN, RWF, ETS, ARIMA ve MLP'ler) ve MEAN'ın şaşırtıcı derecede iyi olduğunu gördüm. (MEAN: Gelecekteki tüm tahminlerin gözlenen değerlerin aritmetik ortalamasına eşit olarak tahmin edildiği durumlarda.) MEAN, kullandığım üç seri üzerinde ARIMA'dan bile daha iyi performans gösterdi. Bilmeyi istediğim, eğer bu olağandışıysa? Bu, kullandığım …

37 forecasting  arima 

Yorumlar: Öncelikle , 1993'te Amerikan İstatistik Kurumu Dergisi’nde Açık Kaynak kodlu yazılımda R’de yayınlanan Chen ve Liu’nun zaman çizelgesi aykırı tespitini uygulayan yeni tsoutliers paketinin yazarına çok teşekkür etmek istiyorum .R,R,R Paket, zaman serisi verilerinde yinelenerek 5 farklı aykırı türü algılar: Ekstra Aykırı (AO) İnovasyon Uzatıcı (IO) Seviye Değişimi (LS) …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Dört farklı zaman aralığında saatlik ölçümlerim var: Bir evin içindeki ısı tüketimi Evin dışındaki sıcaklık Güneş radyasyonu Rüzgar hızı Evin içindeki ısı tüketimini tahmin edebilmek istiyorum. Hem yıllık bazda hem de günlük bazda net bir mevsimsel eğilim vardır. Farklı seriler arasında açık bir ilişki olduğu için, onlara bir ARIMAX modeli …

33 time-series  modeling  arima 

Zaman serisi analizinin amacı nedir? Regresyon ve makine öğrenmesi gibi, belirgin kullanım durumları olan birçok başka istatistiksel yöntem vardır: regresyon iki değişken arasındaki ilişki hakkında bilgi sağlayabilirken, makine öğrenmesi tahmin için mükemmeldir. Ancak bu arada, zaman serileri analizinin ne için iyi olduğunu anlamıyorum. Elbette, bir ARIMA modelini takıp tahmin için …

29 time-series  arima 

Tahmin için R (3.1.1) ve ARIMA modellerini kullanıyorum. Zaman serisi verilerini kullanıyorsanız , ts()fonksiyonda atanan "frekans" parametresinin ne olması gerektiğini bilmek isterim : dakikalarla ayrılır ve 180 güne (1440 dakika / gün) yayılır saniye ile ayrılır ve 180 güne (86.400 saniye / gün) yayılır. Eğer tanımı doğru hatırlıyorsam, R cinsinden …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

GAM kullandığımda, artık DF (kodun son satırı) olduğunu gösteriyor. Bu ne anlama geliyor? GAM örneğinin ötesine geçmek, Genel olarak, serbestlik derecelerinin sayısı tam sayı olmayan bir sayı olabilir mi?26,626,626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Gelen arimane R fonksiyonu, order(1, 0, 12)ortalama? Atanabilecek değerler nelerdir p, d, qve ne işlem bu değerleri bulmak için nedir?

27 r  time-series  arima 

Elektrik yükü tahmini ile ilgili bir yazıyı anlamaya çalışıyorum ama içerideki konseptlerle, özellikle de SARIMAX modeliyle mücadele ediyorum . Bu model yükü tahmin etmek için kullanılır ve anlamadığım birçok istatistiksel kavramı kullanır (Ben bir bilgisayar bilimi öğrencisiyim - beni istatistikte bir uzman olarak düşünebilirsiniz). Nasıl çalıştığını tamamen anlamama gerek yok …

26 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Önceden tek değişkenli zaman serilerini tahmin etmek için tahmini pro kullanmıştım , ancak iş akışımı R'ye değiştiriyorum. .arima (). Bazı durumlarda, tahmin uzmanı tahmin yapmadan önce dönüşüm verilerini günlüğe kaydetmeye karar verir, ancak bunun nedenini henüz anlamadım. Öyleyse sorum şu: ARIMA yöntemlerini denemeden önce zaman serilerimi ne zaman log-dönüşüm yapmalıyım? …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Bunu bulmak zor olabilir, ama iyi açıklanmış bir ARIMA örneği okumak istiyorum . en az matematik kullanır Tartışmayı, belirli vakaları tahmin etmek için bir model oluşturmanın ötesine taşıyor Öngörülen ve gerçek değerler arasındaki uyumu karakterize etmek için sayısal sonuçların yanı sıra grafikleri de kullanır.

25 time-series  arima  intuition