«time-series» etiketlenmiş sorular

Kısa zaman serilerinin modellenmesi ile ilgili bir sorum var. Bunları modellemek bir soru değil , nasıl yapılır? Kısa zaman serilerinin modellenmesi için hangi yöntemi önerirsiniz (uzunluk )? "En iyisi" derken, burada en sağlam olanı kastetmiştim; bu, sınırlı sayıda gözlemden dolayı hatalara en az eğilimi gösterir. Kısa serilerde, tek gözlemler tahminleri …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Ham verilerde veya model kalıntılarında otokorelasyon testi için oldukça sık kullanılan Ljung-Box testini görmeye alışkınım. Breusch-Godfrey testi gibi başka bir otokorelasyon testi olduğunu neredeyse unutmuştum. Soru: Ljung-Box ve Breusch-Godfrey testlerinin temel farklılıkları ve benzerlikleri nelerdir ve biri diğerine ne zaman tercih edilmelidir? (Referanslar bekliyoruz. Her ne kadar bir kaç ders …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

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 

Boyuna tasarım ile zaman serisi arasındaki farklar nelerdir?

35 time-series  panel-data 

Belirli bir şekilde sıralanmamış bir veri kümesine sahibim, ancak açıkça çizildiğinde iki farklı eğilime sahiptir. İki seri arasındaki net ayrım nedeniyle basit bir doğrusal regresyon burada yeterli olmaz. İki bağımsız doğrusal trend çizgisini elde etmenin basit bir yolu var mı? Kayıt için Python kullanıyorum ve makine öğrenimi de dahil olmak …

34 time-series  python  curve-fitting 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

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 

Kısa süre önce, tahmin ediciler için standart hataları ve güven aralıklarını hesaplamak için önyükleme tekniklerini kullanmayı öğrendim. Öğrendiğim şey, verilerin IID olması durumunda, örnek verileri popülasyon olarak değerlendirebileceğiniz ve yerine yenisini alarak örnekleme yapabildiğiniz ve bunun bir test istatistiğinin çoklu simülasyonlarını almanıza olanak sağlayacağıydı. Zaman serileri durumunda, bunu açıkça yapamazsınız …

33 time-series  bootstrap 

Trend konularını tahmin etmek için link anomalisi tespitini kullanan bu makaleyle karşılaştım ve inanılmaz derecede ilgi çekici buldum: “Sosyal Bağlantılarda Yeni Gelişen Konuları Link Anomalisi Tespiti ile Keşfetmek” . Farklı bir veri setinde çoğaltmayı çok isterdim, ama onları nasıl kullanacaklarını bilecek yöntemlere yeterince aşina değilim. Diyelim ki altı aylık bir …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Let ve beyaz gürültü süreçleri olmak. mutlaka beyaz bir gürültü işlemi olduğunu söyleyebilir miyiz ?b tatata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

Vektör Hata Düzeltme Modeli ( VECM) hakkında kafam karıştı ) . Teknik arkaplan: VECM , Vektör Çok Amaçlı Modelini ( VAR ) entegre çok değişkenli zaman serilerine uygulama imkanı sunar . Ders kitaplarında, VAR'ın bütünleşik zaman serilerine uygulanmasında bazı problemleri belirtiyorlar , bunlardan en önemlisi sahte regresyon (t-istatistikleri yüksek derecede …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Ben R kullanıyorum, ben Google'da arama öğrendik kpss.test(), PP.test()ve adf.test()zaman serilerinin durağanlık hakkında bilmek için kullanılır. Ama sonuçlarını yorumlayabilen bir istatistikçi değilim. > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > kpss.test(b$V1) KPSS Test for Level Stationarity data: b$V1 …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

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 

Erken bir uyarı sistemine ihtiyacımız var. Yük altında performans sorunları olduğu bilinen bir sunucuyla uğraşıyorum. Hatalar bir zaman damgasıyla birlikte bir veritabanına kaydedilir. Sunucu yükünü azaltmak için atılabilecek bazı manuel müdahale adımları vardır, ancak yalnızca sorundan haberi varsa ... Hataların oluştuğu bir dizi zaman göz önüne alındığında, hatalardaki bir ani …

29 time-series  real-time 

Kullandığım auto.arima () işlevi tahmini kovaryatların çeşitli ARMAX modellerini uyması için paketin. Bununla birlikte, sıklıkla seçim yapabileceğim çok sayıda değişkenim var ve bunlar genellikle bir alt kümesiyle çalışan son bir modelle sonuçlanır. Değişken seçim için geçici teknikleri sevmiyorum, çünkü ben insanım ve önyargılıyım, ancak zaman aşımına uğrayan zaman serileri zor …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net