«time-series» etiketlenmiş sorular

"İkinci dereceden durağan sürecinin" Brockwell ve Davis'in Zaman Serisine Giriş ve Tahmininde nasıl tanımlandığını merak ediyordum : Otoregresif hareketli ortalama (ARMA) modellerinin sınıfını içeren doğrusal zaman serisi modelleri, durağan süreçlerin incelenmesi için genel bir çerçeve sağlar. Aslında, her ikinci dereceden durağan süreç ya doğrusal bir süreçtir ya da deterministik bir …

13 time-series 

Zaman serisi tahminini otomatikleştirmem gerekiyor ve bu serilerin özelliklerini (mevsimsellik, trend, gürültü, vb.) Önceden bilmiyorum. Amacım her dizi için mümkün olan en iyi modeli elde etmek değil, oldukça kötü modellerden kaçınmaktır. Diğer bir deyişle, her seferinde küçük hatalar almak sorun değil, arada sırada büyük hatalar almaktır. Bunu farklı tekniklerle hesaplanan …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

Ben zaman serisi tahmini "veri artırımı" yapmak için iki strateji düşünüyorum. İlk olarak, biraz arka plan. Bir zaman serisinin bir sonraki adımını tahmin etmek için bir öngörücü , tipik olarak iki şeye, zaman serisi geçmiş durumlarına, fakat aynı zamanda öngörücünün geçmiş durumlarına dayanan bir işlevdir:PPP{ Aben}{birben}\lbrace A_i\rbrace P( { Ai …

13 time-series  data-augmentation 

Her biri için en uygun ardışık girdi sorunları nelerdir? Girdi boyutsallığı hangisinin daha uygun olduğunu belirler mi? "Daha uzun bellek" gerektiren problemler LSTM RNN için daha uygun mudur? Çok fazla örtüşme var gibi görünüyor; İkisi arasında ne gibi ince farklar olduğunu merak ediyorum.

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

Sabit olan iki zaman serisi sürecimiz olduğunu düşünün: .xt,ytxt,ytx_t,y_t Mi , , aynı zamanda sabit? ∀ α , β ∈ Rzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} Herhangi bir yardım mutluluk duyacağız. MA temsili olduğu için evet diyebilirim.

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

Sabit olmayan her zaman serisi, fark uygulayarak sabit bir zaman serisine dönüştürülebilir mi? Ayrıca, uygulanacak farkın sırasına nasıl karar verirsiniz? Sadece 1,2 ... n aralıkları ile fark eder misiniz ve ortaya çıkan serilerin sabit olup olmadığını görmek için her seferinde sabit birim kök testi yapın?

12 time-series  stationarity 

Haftalık mevsimselliği olan oldukça tahmin edilebilir bir günlük zaman serim var. Tatil olmadığında oldukça doğru görünen (çapraz doğrulama ile onaylanmış) tahminler bulabiliyorum. Ancak, tatiller olduğunda, aşağıdaki sorunlara sahibim: Tüm tarihi tatiller 0 olmasına rağmen, tahminlerimdeki tatiller için sıfırdan farklı sayılar alıyorum. Bu asıl mesele değil. Sorun şu ki ... Tatillerde …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

ARIMA (X) ile modelleme için gereken sabit seriler hakkında bir sorum / karışıklığım var. Bunu daha çıkarsama (bir müdahalenin etkisi) olarak düşünüyorum, ancak çıkarımın karşıt tahmininin yanıtta herhangi bir fark yaratıp yaratmadığını bilmek istiyorum. Soru: Okuduğum tüm tanıtım kaynakları, serinin durağan olması gerektiğini, bu bana mantıklı geldiğini ve arimadaki "I" …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Çok fazla gürültüye sahip uzun, yüksek çözünürlüklü bir zaman serimiz varsa, neler olduğunu daha iyi anlamak ve bazılarını etkili bir şekilde kaldırmak için verileri daha düşük bir çözünürlüğe (örneğin günlük / aylık değerler) toplamak genellikle mantıklıdır. gürültü. Daha sonra bir de dahil olmak üzere toplu veri bazı istatistikleri geçerli en …

12 time-series  aggregation 

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Zaman serileri ve regresyon arasındaki ilişki ve farklar nelerdir? İçin model ve varsayımlar , regresyon modelleri giriş değişkeninin farklı değerleri için çıkış değişkenleri arasındaki bağımsızlık varsayalım o zaman serisi modeli değil iken, düzeltmek mi? Başka farklar nelerdir? İçin yöntemlerle gelen Darlington yoluyla bir web sitesine Zaman serisi analizine yönelik bir …

12 regression  time-series  box-jenkins 

Bir dizi sensör akışından en son veri noktasının bir vektörünü alan ve öklid mesafesini önceki vektörlerle karşılaştıran bir algoritma üzerinde çalışıyorum. Sorun, farklı veri akışlarının tamamen farklı sensörlerden gelmesidir, bu nedenle basit bir öklid mesafesinin alınması bazı değerleri önemli ölçüde aşar. Açıkça, verileri normalleştirmek için bir yola ihtiyacım var. Ancak, …

12 time-series  normalization  real-time 

Gelecekte finansal zamanlamaları 1 veya daha fazla adım tahmin etmek için makine öğrenmeyi nasıl kullanacağımı kavramaya çalışıyorum. Bazı açıklayıcı verilerle mali zamanlamalarım var ve bir model oluşturmak ve daha sonra n ileriye yönelik n-adımları tahmin etmek için modeli kullanmak istiyorum. Şimdiye kadar yaptığım şey: getSymbols("GOOG") GOOG$sma <- SMA(Cl(GOOG)) GOOG$range <- …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

Zaman geçtikçe net bir şekilde artan bir veri setim var (bir para biriminin döviz kuru, 20 yıldan fazla aylık veri), sorum şu: Verileri detrend edebilir ve daha sonra, eğer detrending kendi içinde detrending olursa, sabit hale getirmek için de fark edebilir miyim bunu başaramaz mı? Ve eğer öyleyse, bu iki …

12 time-series  stationarity