«time-series» etiketlenmiş sorular

Fonksiyonel temel bileşen analizi (FPCA) tökezlediğim ve asla anlayamadığım bir şey. Bütün bunlar ne hakkında? Bkz Shang 2011 tarafından "işlevsel temel bileşenler analizinin bir anket" ve ben gerekçe ediyorum: PCA, “boyutsallığın laneti” nedeniyle fonksiyonel verilerin analizinde ciddi zorluklarla karşılaşmaktadır (Bellman 1961). “Boyutsallığın laneti” yüksek boyutlu uzayda veri esnekliğinden kaynaklanmaktadır. PCA'nın …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Aşağıda, aylık veri serilerinin acf ve pacf grafikleri verilmiştir. İkinci grafik ci.type = 'ma' ile acf: Acf grafiğindeki yüksek değerlerin sürekliliği muhtemelen uzun vadeli olumlu bir eğilimi temsil etmektedir. Soru, bunun mevsimsel değişimi temsil edip etmediği? Bu konuda farklı siteler görmeye çalıştım ama bu arazilerin mevsimsellik gösterip göstermediğinden emin değilim. …

20 time-series 

Kovaryans matrisleri (güç spektral yoğunlukları (PSD'ler) ve çapraz güç spektral yoğunlukları (CSD'ler)) göz önüne alındığında bir dizi sabit renkli zaman serisi oluşturmakta sorun yaşıyorum. İki zaman serisi ve , güç spektral yoğunluklarını (PSD'ler) ve çapraz spektral yoğunluklarını (CSD'ler) ve Matlabda fonksiyonları, PSD'ler ve CSDs vb kovaryans matrisi oluşturan: yI(t)yI(t)y_{I}(t)yJ(t)yJ(t)y_{J}(t)psd()csd()C(f)=(PII(f)PJI(f)PIJ(f)PJJ(f)),C(f)=(PII(f)PIJ(f)PJI(f)PJJ(f)), \mathbf{C}(f) …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Bazen zaman serilerinde periyodikliği analiz etmek için spektral yoğunluk grafiğini kullanırız. Normalde grafiği görsel inceleme ile analiz eder ve sonra periyodiklik hakkında bir sonuç çıkarmaya çalışırız. Ancak istatistikçiler, arsadaki ani artışların beyaz gürültüden istatistiksel olarak farklı olup olmadığını kontrol etmek için herhangi bir test geliştirdiler mi? R-uzmanları spektral yoğunluk analizi …

20 r  time-series  hypothesis-testing 

Mevsimsel düzeltme , daha ileri araştırmalar için verilerin önişleminde önemli bir adımdır. Ancak araştırmacının trend döngüsü-mevsimsel ayrışma için bir dizi seçeneği vardır. En yaygın (ampirik literatürdeki atıf sayısına göre değerlendirilir) rakip mevsimsel ayrışma yöntemleri X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Koltuklar (her ikisi de Demetra + 'da uygulanır ) ve ' …

20 time-series  data-transformation  methodology  seasonality 

Bir ARMA modeli bir zaman serisine uyduktan sonra, kalıntıları Ljung-Box portmanteau testi (diğer testlerin yanı sıra) yoluyla kontrol etmek yaygındır. Ljung-Box testi ap değerini döndürür. Test edilecek gecikme sayısı olan h parametresine sahiptir . Bazı metinler h = 20 kullanmanızı önerir ; diğerleri h = ln (n) kullanmanızı önerir ; …

20 time-series 

İki popülasyona bakıldığında olağan bir önem testi, mümkünse t-testi, eşleştirilmiş t-testidir. Bu dağılımın normal olduğunu varsayar. Bir zaman serisi için anlamlılık testi üreten benzer basitleştirici varsayımlar var mı? Özellikle farklı muamele gören oldukça küçük iki fare popülasyonuna sahibiz ve haftada bir kez kilo veriyoruz. Her iki grafik de, bir grafik …

20 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

Son zamanlarda "Küme hesaplamasıyla beyin aktivitesini haritalama" başlıklı yeni bir dergi makalesinde PCA kullanımını anlamaya çalışıyorum Freeman ve ark., 2014 ( laboratuvar web sitesinde ücretsiz pdf mevcuttur ). Zaman serileri verilerinde PCA kullanır ve beynin bir haritasını oluşturmak için PCA ağırlıklarını kullanırlar. Verileri (adlı bir matris olarak saklanan test ortalama …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

Bir 2D fiziksel simülasyon üzerinde çalışıyorum ve çeşitli noktalarda zamanında veri topluyorum. Bu ayrık noktalar, eksenel yönde birden fazla çizgi ile dikey çizgiler üzerindedir. Bu, veri kümesini etkili bir şekilde 4D yapar. Örneğin, (X, Y) koordinatlarında toplama noktalarına sahip olduğumu varsayalım: (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), (1,1), (2,1) (0,2), (1,2), (2,2) …

19 time-series  data-visualization  spatio-temporal 

ARIMA modelleri hakkında bir sorum var. Diyelim ki tahmin etmek istediğim bir zaman var ve bir modeli öngörme alıştırması yapmak için iyi bir yol gibi görünüyor. Şimdi gecikmeli 'nin bugün önce olaylardan etkilenir benim serisinin ima. Bu mantıklı. Peki hataların yorumlanması nedir? Önceki kalıntım (hesaplamamda ne kadar uzakta olduğum) bugün …

19 regression  time-series  interpretation 

Bu sorun aslında yangın algılama ile ilgilidir, ancak bazı radyoaktif bozunma algılama problemlerine çok benzerdir. Gözlenen fenomen hem sporadik hem de oldukça değişkendir; bu nedenle, bir zaman serisi değişken değerlerle kesintiye uğramış uzun sıfır dizelerinden oluşacaktır. Amaç sadece olayları (sıfırdaki kopuşları) yakalamak değil, aynı zamanda olayların kendilerinin niceliksel karakterizasyonu. Ancak, …

19 time-series  correlation  crostons-method  intermittent-time-series 

Birisi bana bir zaman serisinde DLM Kalman filtrelemenin R'de nasıl kullanılacağına dair bir örnek verebilir. Diyelim ki bu değerlerim var (yıllık mevsimsellik olan üç aylık değerler); sonraki değerleri tahmin etmek için DLM'yi nasıl kullanırsınız? Ve BTW, yeterli geçmiş verilerim var mı (minimum nedir)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 2009Q3 131 …

19 r  time-series  forecasting 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 8 ay önce kapalı . R'de otokorelasyonlu hataları olan doğrusal bir modeli nasıl takabilirim? Stata praiskomutunu kullanırdım , ama R eşdeğerini bulamıyorum ...

19 r  time-series  autocorrelation 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 6 yıl önce kapalı . Müşteri ziyaret verilerini (günlük) ölçen bir kerelik serilerle küçük bir proje üzerinde çalışıyorum. Değişkenlerim Day, veri toplamanın ilk gününden bu …

19 time-series  arima