«time-series» etiketlenmiş sorular

Geçenlerde bir tüberküloz kliniği için çalışmaya başladım. Halen tedavi ettiğimiz TBC vakalarının sayısını, uygulanan testlerin sayısını vb. Tartışmak için periyodik olarak görüşüyoruz. Bu sayıları modellemeye başlamak istiyorum, böylece sadece sıra dışı olup olmadığını tahmin etmiyoruz. Ne yazık ki, zaman serilerinde çok az eğitim aldım ve maruz kalmamın çoğu, sürekli veri …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

Son birkaç yılda çeşitli Derin Öğrenme makalelerinde dikkat mekanizmaları kullanılmıştır. Open AI araştırma başkanı Ilya Sutskever onları coşkuyla övdü: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Purdue Üniversitesi'nden Eugenio Culurciello, RNN'lerin ve LSTM'lerin tamamen dikkat odaklı sinir ağları lehine terk edilmesi gerektiğini iddia etti: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Bu bir abartı gibi gözüküyor, ancak tamamen dikkat temelli modellerin sıra …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

Bir zaman serisi ayarında model seçimi ile ilgileniyorum. Somutluk için, farklı gecikme sıralarına sahip bir ARMA model havuzundan bir ARMA modelini seçmek istediğimi varsayalım. Nihai amaç tahmin etmek . Model seçimi yapılabilir çapraz doğrulama, bilgi kriterlerinin kullanılması (AIC, BIC), diğer yöntemlerin yanı sıra. Rob J. Hyndman, zaman serileri için çapraz …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

Literatürde zayıf durağan bir zaman serisinin otokorelasyon süresi için iki tanım buldum: τbir= 1 + 2 ∑k = 1∞ρke karşıτb= 1 + 2 ∑k = 1∞| ρk|τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty \left|\rho_k\right| burada gecikmesindeki otokorelasyondur . kρk= Cov [ Xt, Xt + h]Var [ …

23 r  time-series  correlation 

Çift mevsimsel bileşenler içeren bir zaman serisine sahibim ve diziyi aşağıdaki zaman serisi bileşenlerine (trend, mevsimsel bileşen 1, mevsimsel bileşen 2 ve düzensiz bileşen) ayrıştırmak istiyorum. Bildiğim kadarıyla, R'deki bir dizinin ayrıştırılması için STL prosedürü yalnızca bir mevsimsel bileşene izin veriyor, bu yüzden diziyi iki kez ayrıştırmaya çalıştım. İlk olarak, …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

Kimse destek vektör regresyonu kullanarak zaman serisi tahmini yapmaya çalıştı mı? Destek vektör makinelerini anlıyorum ve destek vektör regresyonunu kısmen anlıyorum, fakat zaman serilerini, özellikle de çok değişkenli zaman serilerini modellemek için nasıl kullanılabileceğini anlamıyorum. Birkaç makale okumaya çalıştım, ancak çok üst seviyede. Herkes, özellikle çok değişkenli zaman serileriyle ilgili …

22 time-series  machine-learning  svm 

Ortalama mutlak ölçekli hata (MASE), Koehler ve Hyndman (2006) tarafından önerilen tahmin doğruluğunun bir ölçüsüdür . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} burada gerçek durumunu ürettiği ortalama mutlak hatadır; ise MAE_ {in örnek, \, naif} (bir örneğin herhangi bir değiştirme durumu entegre saf bir tahmini ürettiği ortalama mutlak hata I (1) zaman serileri), …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

Küme analizi hakkında bir sorum var. 5 yıl boyunca güç kullanımlarına göre kümelenmesi gereken 3000 şirket var. Her şirketin 5 yıl boyunca her saat için değerleri vardır. Bazı şirketlerin zaman içinde kullanım gücünde aynı örüntüye sahip olup olmadığını öğrenmek istiyorum. Sonuçlar, güç kullanımının günlük tahmini için kullanılmalıdır. SPSS'de zaman serilerini …

22 time-series  clustering  spss 

Temel Bileşen Analizinin (PCA) temel olarak kesitsel veriler için uygulanabileceğini anlıyorum. PCA, yılı zaman serisi değişkeni olarak belirterek ve PCA'yı normal şekilde çalıştırarak zaman serisi verileri için etkili bir şekilde kullanılabilir mi? Dinamik PCA'nın panel verileri için çalıştığını ve Stata'daki kodlamanın zaman serileri için değil panel verileri için tasarlandığını buldum. …

22 time-series  pca 

Zaman serisi sınıflandırması yapmak için evrişimli bir sinir ağını eğitmek için bir kod olup olmadığını bilmek istiyorum. Bazı yeni makaleler gördüm ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) ama bir şey olup olmadığından veya kendim kodladığımdan emin değilim.

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

ACF ve PACF arazilerimin analizinde doğru yolda olup olmadığımı görmek istiyorum: Arkaplan: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Hem ACF hem de PACF önemli değerler gösterdiğinden, ARMA modelinin ihtiyaçlarıma cevap vereceğini düşünüyorum. ACF, MA parçasını tahmin etmek için kullanılabilir, yani q değeri, PACF, AR parçasını, yani p değerini tahmin etmek için …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

Bir işlemin kendisinin önceki değerlerine bağlı olması durumunda, bunun bir AR süreci olduğunu anlıyorum. Önceki hatalara bağlıysa, bir MA işlemidir. Bu iki durumdan biri ne zaman ortaya çıkar? Bir sürecin MA-AR olarak en iyi şekilde modellenmesinin ne demek olduğuna dair altta yatan sorunu aydınlatan sağlam bir örneği olan var mı?

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Biraz araştırma yapıyorum ancak analiz aşamasında sıkıştı (istatistik derslerime daha fazla dikkat etmeliydim). İki eşzamanlı sinyal topladım: hacim ve göğüs genişlemesinde değişiklik için entegre akış hızı. Sinyalleri karşılaştırmak istiyorum ve nihayetinde göğüs genişleme sinyalinden hacim almayı umuyorum. Ama önce verilerimi hizalamak / senkronize etmek zorundayım. Kayıt tam olarak aynı anda …

21 r  time-series  signal-processing  measurement 

Geçmişteki gözlemler göz önüne alındığında, verinin bağımlı değişkeninin (yani satırın) bağımlı değişkeninin değerini tahmin etmek amacıyla akış verileri (çok boyutlu zaman serileri) bağlamında ikili bir lojistik regresyon modeli kullanmak istiyorum. Bildiğim kadarıyla, lojistik regresyon geleneksel olarak, her bir bağımlı değişkenin önceden ayarlanmış olduğu postmortem analiz için kullanılır (inceleme veya araştırmanın …

21 r  time-series  logistic 

Günlük bir zaman serisine bir ARIMA modeli uyguluyorum. Veriler günlük olarak 02-01-2010 - 30-07-2011 saatleri arasında toplanmaktadır ve gazete satışlarıyla ilgilidir. Satışlardaki haftalık bir patern bulunabildiğinden (satılan günlük ortalama kopya miktarı genellikle pazartesiden cumaya aynıdır, ardından cumartesi ve pazar günleri artar), bu "mevsimsellik" i yakalamaya çalışıyorum. Satış verileri "veri" göz …

21 r  time-series  arima  seasonality