«var» etiketlenmiş sorular

Durum-uzay modellerinin ve KF'nin tüm iyi özellikleri göz önüne alındığında, merak ediyorum - durum-uzay modellemesinin dezavantajları nelerdir ve Kalman Filtresi (veya EKF, UKF veya partikül filtresi) tahmini için kullanılır? Diyelim ki ARIMA, VAR veya geçici / sezgisel yöntemler gibi geleneksel metodolojiler diyelim. Kalibrasyonları zor mu? Bir modelin yapısındaki bir değişimin …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

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 

Bir varlığın fiyatını tahmin etmek için bir VAR modeli oluşturuyorum ve yöntemimin istatistiksel olarak sağlam olup olmadığını, dahil ettiğim testlerin alakalı olup olmadığını ve girdi değişkenlerime dayanarak güvenilir bir tahmin sağlamak için daha fazlasının gerekip gerekmediğini bilmek istiyorum. Granger nedenselliğini kontrol etmek ve seçilen VAR modelini tahmin etmek için şu …

19 r  forecasting  modeling  var 

29 ünite için aşağıdaki 4 değişkeni tahmin etmem gerekiyor. Kabaca 2 yıllık geçmiş verilerim var, burada 1 ve 14 ve 27 aynı dönem (ya da yılın zamanı). Sonunda, bir Oaxaca-kör tarzı ayrışması yaptığım , ağ d , ağırlık c ve p .WWWw dwdwdw cwcwcppp time W wd wc p 1 …

17 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

Etkileşen biyolojik ve çevresel değişkenler (artı muhtemelen bazı ekzojen değişkenler) dahil olmak üzere çok değişkenli bir zaman serisi veri setim var. Mevsimsellik dışında, verilerde uzun vadeli net bir eğilim yoktur. Amacım, hangi değişkenlerin birbiriyle ilişkili olduğunu görmek. Tahmin gerçekten aranmaz. Zaman serileri analizinde yeni olan birkaç referans okudum. Anladığım kadarıyla, …

15 r  time-series  var  seasonality 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

İki günlük veri serim var. Biri sign-upsdiğeri terminationsise abonelikler. Her iki değişkente bulunan bilgileri kullanarak ikincisini tahmin etmek istiyorum. Bu serinin grafiğine bakıldığında, sonlandırmaların aylar öncesindeki kayıtların katları ile ilişkili olduğu açıktır. Yani, 10 Mayıs'taki kayıtlarda bir artış, 10 Haziran, 10 Temmuz ve 10 Ağustos'ta fesihlerde artışa neden olacak, ancak …

11 r  time-series  seasonality  var 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

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 

77 çeyrek boyunca 33 kişiyle panel verilerine dayalı vektör otomatik regresyon (VAR) ve dürtü yanıt işlevi (IRF) tahmini üzerinde çalışıyorum. Bu tür bir durum nasıl analiz edilmelidir? Bu amaçla hangi algoritmalar var? Bu analizleri R'de yapmayı tercih ederim, bu yüzden herhangi biri R kodu veya bu amaç için tasarlanmış bir …

9 r  econometrics  panel-data  var  impulse-response