«time-series» etiketlenmiş sorular

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Diyelim ki bir dizi zaman serim var, örneğin bir bölgedeki çeşitli istasyonlardan bir dizi sıcaklık kaydı. Bölgesel iklimin yönlerini tanımlayabildiğim tüm bölge için tek bir sıcaklık kaydı almak istiyorum. Sezgisel yaklaşım, her bir zaman dilimindeki tüm istasyonların ortalamasını almak olabilir, ancak istatistiksel örümcek algım (ki henüz henüz iyi bir şekilde …

10 time-series  climate 

Doğru standart hataları ve testleri almak için lm () tabanlı modelimi güncellemeye çalışıyorum. Hangi VC matrisini kullanacağım gerçekten kafam karıştı. sandwichPaket teklifler vcovHC, vcovHACve NeweyWest. İlki sadece heteroskedastisiteyi açıklarken, son ikisi seri korelasyon ve heteroskedastisiteyi açıklar. Ancak, belgeler son ikisi arasındaki fark hakkında çok fazla bilgi vermiyor (en azından anlamıyorum). …

10 regression  time-series  neweywest 

Ben değerlerini öğrenmek istiyorum (x, y)komplo kullanılan plot(b, seWithMean=TRUE)içinde mgcv paketinde. Bu değerleri nasıl çıkarabileceğimi veya hesaplayabileceğimi bilen var mı? İşte bir örnek: library(mgcv) set.seed(0) dat <- gamSim(1, n=400, dist="normal", scale=2) b <- gam(y~s(x0), data=dat) plot(b, seWithMean=TRUE)

10 r  time-series  smoothing  mgcv 

Finansal zaman serilerini modellemek için hangi modern araçları (Windows tabanlı) önerirsiniz?

10 modeling  time-series  finance  software 

Zaman serileri için en basit mevsimsellik testleri nelerdir? Daha spesifik olmak gerekirse, specific time series the seasonal componentiçinde anlamlı olup olmadığını test etmek istiyorum . Python / R'de önerilen paketler nelerdir?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Bir zaman serisinin karesi sabitse, orijinal zaman serisinin de tersi olduğunu belirten bir çözüm buldum. Ancak bunu kanıtlayamıyorum, bunun doğru olup olmadığı ve nasıl türetileceği konusunda kimsenin bir fikri var mı?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Son zamanlarda Time Series bilgimi tekrar topladım ve makine öğrenmesinin çoğunlukla yalnızca bir adım önde tahminler verdiğini fark ettim. Bir adım önde tahminlerle kastediyorum, örneğin saatlik verilerimiz varsa, sabah 11'den 11'e ve sabah 12'den 11'e tahmin etmek için verileri kullanın. Makine öğrenim yöntemleri bir adım önde tahminler üretebilir mi? H-ileriye …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Mevsimsel değil döngüsel olan bir zaman serisini modellemeye ve tahmin etmeye çalışıyorum (yani mevsime benzer desenler var, ancak sabit bir dönemle değil). Bu, Öngörme Kısım 8.5'te belirtildiği gibi bir ARIMA modeli kullanılarak mümkün olmalıdır : ilkeler ve uygulama : Veriler döngü gösteriyorsa , değeri önemlidir. Döngüsel tahminler elde etmek için, …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

Çok sayıda zaman serisi verim var - su seviyeleri ve hızlar zamana karşı. Hidrolik model simülasyonundan elde edilen çıktıdır. Modelin beklendiği gibi çalıştığını doğrulamak için inceleme sürecinin bir parçası olarak, verilerde "yalpalama" olmadığından emin olmak için her zaman serisini çizmek zorundayım (aşağıdaki örnekte küçük yalpalamaya bakınız). Modelleme yazılımının kullanıcı arayüzünü …

9 time-series  data-visualization  change-point 

Finansal zaman serisi verilerini modellemek için python'un istatistik modellerini VAR kitaplığını kullanıyorum ve bazı sonuçlar beni şaşırttı. VAR modellerinin zaman serisi verilerinin durağan olduğunu varsaydığını biliyorum. Yanlışlıkla iki farklı menkul kıymet için sabit olmayan bir dizi log fiyatına uyuyorum ve şaşırtıcı bir şekilde takılan değerler ve örnek içi tahminler nispeten …

9 time-series  forecasting  r-squared  var  stationarity 

Adams ve MacKay ( link ) tarafından yapılan Bayesian çevrimiçi değişim noktası tespit belgesini okuyorum . Yazarlar marjinal tahmin dağılımını yazarak başlar: P(xt + 1|x1 : t) =ΣrtP(xt + 1|rt,x( r )t) P(rt|x1 : t)( 1 )P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t} P(x_{t+1} | r_t, \textbf{x}_t^{(r)}) P(r_t | \textbf{x}_{1:t}) \qquad …

9 time-series  bayesian  inference  change-point 

ARMA-GARCH gibi zaman serisi modellerinde, modelin uygun gecikmesini veya sırasını seçmek için AIC, BIC, SIC vb. Gibi farklı bilgi kriteri kullanılır. Sorum çok basit, neden kullanmıyoruz ayarlanmış R2R2R^2uygun modeli seçmek için? Ayarlanmış daha yüksek değere yol açan modeli seçebilirizR2R2R^2. Çünkü ikisi de ayarlandıR2R2R^2 ve modeldeki ek regresörler için bilgi kriteri …

9 regression  time-series  model-selection  aic  bic 

R'deki son gözlemlere nasıl daha fazla ağırlık verebilirim? Bunu sıkça sorulan bir soru veya istek olarak kabul ediyorum, ancak bunun nasıl uygulanacağını bulmakta zorlanıyorum. Bunun için çok fazla aramaya çalıştım ama iyi bir pratik örnek bulamıyorum. Örneğimde zaman içinde büyük bir veri setim olacaktı. Daha yeni olan veri satırlarının üstel …

9 r  time-series  regression  random-forest 

Aşağıdaki 1 boyutlu diziyi varsayalım: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... A, B, C, ..Buradaki mektuplar 'sıradan' olayları temsil eder. #, $, %, ...Buradaki semboller 'özel' olayları temsil eder Tüm olaylar arasındaki zamansal aralık eşit değildir (saniyeler, günler arası) geçmişte …

9 time-series  deep-learning  rare-events  lstm  sequential-pattern-mining