«time-series» etiketlenmiş sorular

Sinir ağlarını zaman serisi tahmini için kullanmaya başlamak için bazı kaynaklara ihtiyacım var. Biraz kağıt uygulamaktan ve yöntemlerinin potansiyelini fazlasıyla ifade ettiklerini öğrenmekten çekiniyorum. Bu nedenle, yöntemlerle ilgili deneyiminiz varsa, daha da harika olacağını önerirsiniz.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Düzenli aralıklarla veri seti başına 5-10 veri noktası içeren basit bir zaman serim var. İki veri kümesinin farklı olup olmadığını belirlemenin en iyi yolunun ne olduğunu merak ediyorum. Her veri noktasında t testi yapmalı mıyım yoksa eğrilerin altındaki alana bakmalı mıyım yoksa daha iyi çalışacak bir çeşit çok değişkenli model …

16 time-series  statistical-significance 

Ekonometristler genellikle k, I (k) sırası ile bütünleşmiş bir zaman serisinden bahseder . k , sabit bir zaman serisi elde etmek için gereken minimum fark sayısıdır. Bir güven düzeyi göz önüne alındığında , bir zaman serisinin entegrasyon sırasını belirlemek için hangi yöntemler veya istatistiksel testler kullanılabilir ?

16 time-series 

2 yıl boyunca her 10 dakikada bir kaydedilen çok sayıda kirlilik verisine sahibim, ancak verilerde bir takım boşluklar var (bazıları aynı anda birkaç hafta süren). Veriler oldukça mevsimsel gibi görünüyor ve gün boyunca değerlerin çok fazla değişmediği ve veri noktalarının daha düşük olduğu geceye göre büyük bir varyasyon var. Ben …

16 time-series  missing-data  data-imputation 

ACF ve PACF grafiklerinin görsel muayenesi ile bir zaman serisi için uygun tahmin modelini nasıl tahmin edersiniz? Hangisi (yani ACF veya PACF) AR'ye veya MA'ya söyler (ya da her ikisini birden yapar)? Grafiklerin hangi kısmı size mevsimsel bir ARIMA için mevsimsel ve mevsimsel olmayan kısmı anlatır? Aşağıda gösterilen ACF ve …

16 r  time-series  forecasting  acf-pacf 

Çıkarım için regresyonu ARIMA hatalarıyla (dinamik regresyon) kullanmanın durağanlık gereksinimleri nelerdir? Özellikle, sabit olmayan bir sürekli sonuç değişkeni , sabit olmayan bir sürekli belirleyici değişken ve bir kukla değişken tedavi serisi . Tedavinin sonuç değişkenindeki sıfır değişikliğinden iki standart hatadan daha fazla bir değişiklikle ilişkili olup olmadığını bilmek istiyorum.yyyxbirxbirx_axbxbx_b ARIMA …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

R forecastpaketinden ve örneğin zoodüzensiz zaman serileri ve eksik değerlerin enterpolasyonu için paketten etkilendim . Benim uygulama çağrı merkezi trafik tahmini alanında, bu nedenle hafta sonları (neredeyse) her zaman eksik, hangi güzel tarafından ele alınabilir zoo. Ayrıca, bazı ayrık noktalar eksik olabilir, bunun için sadece R kullanıyorum NA. Mesele şu: …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Düzensiz zaman serileri ile eşbütünleşmenin nasıl hesaplanacağı bana açık değil (ideal olarak VECM ile Johansen testi kullanılarak ). İlk düşüncem, diziyi düzenli hale getirmek ve eksik değerleri enterpolasyona tabi tutmak olabilir, ancak bu, tahminin yanlılığını artırabilir. Bu konuda literatür var mı?

16 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

Finansal zaman serisi verilerinden (yani tickdata) aykırı değerleri ve hataları (nedeni ne olursa olsun) kaldırmak için bazı sağlam teknikler arıyorum. Tick-by-tick mali zaman serisi verileri çok dağınık. Borsa kapatıldığında büyük (zaman) boşluklar içerir ve borsa tekrar açıldığında büyük sıçramalar yapar. Borsa açık olduğunda, her türlü faktör, fiyat seviyelerinde yanlış (gerçekleşmemiş) …

16 time-series  outliers 

Bir veri setini bir sabit efekt (durum) ve iki rastgele efekt (katılımcı konu tasarımı ve çifti nedeniyle katılımcı) ile karışık efektler modeli kullanarak analiz ediyorum. Model ile oluşturulan lme4paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Sonra, bu modelin sabit etki (durum) olmadan modele karşı bir olasılık oranı testi yaptım ve önemli bir farkım var. Veri …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Gradyan arttırıcı makine algoritmasını caretR'deki paket üzerinden deniyorum. Küçük bir kolej veri kümesi kullanarak, aşağıdaki kodu koştu: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl <- trainControl(method = …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Bayes yapısal zaman serisi modelleri hakkındaki bu blog yazısını okuduktan sonra , bunu daha önce ARIMA için kullandığım bir sorun bağlamında uygulamaya bakmak istedim. Bilinen bazı (ancak gürültülü) mevsimsel bileşenlerle ilgili bazı verilerim var - bunun kesinlikle yıllık, aylık ve haftalık bileşenleri ve ayrıca özel günlerden (federal veya dini bayramlar …

15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 

Doğrusal regresyon modellerinde LASSO, sırt ve elastik-net regülasyonun farkındayım. Soru: Bu (veya benzeri) cezalandırılmış bir tahmin ARIMA modellemesine (boş MA parçası olmadan) uygulanabilir mi? ARIMA modellerini oluştururken, önceden seçilmiş bir maksimum gecikme sırasını ( , ) düşünün ve ardından bazı en uygun siparişi seçin ve q \ leqslant q_ {max} …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

Değerleri kesinlikle olumlu olan bir zaman dizisi üzerinde çalışıyorum . AR, MA, ARMA, vb.Dahil olmak üzere çeşitli modellerle çalışarak, kesinlikle olumlu tahminler elde etmenin kolay bir yolunu bulamadım. Tahminlerimi yapmak için R kullanıyorum ve bulabildiğim tek şey burada açıklanan olumlu bir parametreye sahip tahmin.hts {hts} idi : Hiyerarşik veya gruplandırılmış …

15 time-series  forecasting  constrained-regression