Я пытаюсь проверить коинтеграцию между двумя временными рядами. Обе серии имеют еженедельные данные, охватывающие ~ 3 года. Я пытаюсь сделать двухэтапный метод Энгла-Грейнджера. Мой порядок действий следующий. Протестируйте каждый временной ряд для корневого модуля с помощью Augmented...
Мне нужно автоматизировать прогнозирование временных рядов, и я заранее не знаю особенностей этих рядов (сезонность, тренд, шум и т. Д.). Моя цель не в том, чтобы получить лучшую модель для каждой серии, а в том, чтобы избежать довольно плохих моделей. Другими словами, каждый раз получать небольшие...
Для предисловия у меня достаточно глубокие математические знания, но я никогда не имел дело с временными рядами или статистическим моделированием. Так что не надо быть очень нежным со мной :) Я читаю эту статью о моделировании использования энергии в коммерческих зданиях, и автор делает следующее...
Я строю модели ARIMA для некоторых данных ветра / волн. Я строю отдельную модель для каждой переменной. Две из переменных, которые мне нужно смоделировать, это направление волны и ветра. Значения указаны в градусах (0-360 °). Можно ли моделировать данные такого типа, где интервал значений является...
Я делаю некоторые прогнозы в R, используя пакет прогнозов Роба Хиндмана . Бумага, принадлежащая упаковке, может быть найдена здесь . В статье после объяснения алгоритмов автоматического прогнозирования авторы реализуют алгоритмы на одном и том же наборе данных. Однако, после оценки как...
редактировать Я нашел статью с описанием именно той процедуры, которая мне нужна. Единственное отличие состоит в том, что документ интерполирует среднемесячные данные на ежедневные, сохраняя при этом среднемесячные значения. У меня есть проблемы, чтобы реализовать подход в R. Любые намеки...
Имеет ли смысл стандартизация зависимой переменной в идентифицирующей группе? В следующем рабочем документе (замедление вырубки лесов в Legal Amazon; цены или политика ?, pdf ) используется стандартизированная зависимая переменная для анализа влияния общих изменений политики в Бразилии на вырубку...
Хорошо известно, по крайней мере среди статистиков более высокого уровня, что модели со значениями статистики AIC в пределах определенного порога минимального значения следует рассматривать как соответствующие модели, минимизирующей статистику AIC. Например, в [1, с.221] находим Тогда модели с...
У меня есть двоичный временной ряд с 1, когда автомобиль не движется, и 0, когда автомобиль движется. Я хочу сделать прогноз на период до 36 часов вперед и на каждый час. Мой первый подход состоял в том, чтобы использовать наивный байесовский метод, используя следующие входные данные: t-24...
Я занимаюсь онлайн-бизнесом уже два года подряд, поэтому у меня есть данные о ежемесячных продажах за два года. На мой бизнес каждый месяц, безусловно, влияют сезонные колебания (лучше на Рождество и т. Д.) И, возможно, некоторые другие факторы, о которых я не знаю. Чтобы лучше прогнозировать...
Часто я вижу, что авторы оценивают модель «логарифмической разницы», например log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Я согласен, что уместно соотносить с процентным изменением тогда как - это .y t...
У меня довольно предсказуемые ежедневные временные ряды с еженедельной сезонностью. Я могу придумать прогнозы, которые кажутся довольно точными (подтвержденными перекрестной проверкой), когда нет выходных. Однако, когда есть праздники, у меня возникают следующие проблемы: В моем прогнозе я получаю...
Я пытаюсь обнаружить аномальные значения во временном ряду климатических данных с некоторыми отсутствующими наблюдениями. При поиске в Интернете я нашел много доступных подходов. Из них stl разложение кажется привлекательным в смысле удаления трендовых и сезонных компонентов и изучения остатка....
Предположим, у меня есть следующие непериодические временные ряды. Очевидно, что тенденция уменьшается, и я хотел бы доказать это с помощью некоторого теста (с p-значением ). Я не могу использовать классическую линейную регрессию из-за сильной временной (последовательной) автокорреляции между...
Я использовал stl () в R, чтобы разложить данные счетчиков на трендовые, сезонные и нерегулярные компоненты. Результирующие значения тренда больше не являются целыми числами. У меня есть следующие вопросы: Является ли stl () подходящим способом для десезонализации данных подсчета? Поскольку...
У меня есть набор данных, который явно увеличивается с течением времени (обменный курс валюты, ежемесячные данные за 20 лет), мой вопрос: могу ли я вывести данные из тренда, а затем изменить их также, чтобы сделать их стационарными, если сам трендендинг сам по себе не достигает этого? И если да, то...
Если у нас есть длинные временные ряды с высоким разрешением и большим количеством шума, часто имеет смысл объединять данные в более низкое разрешение (скажем, ежедневные или ежемесячные значения), чтобы лучше понять, что происходит, эффективно удаляя некоторые из шум. Я видел по крайней мере одну...
Я пытаюсь понять, как использовать машинное обучение для прогнозирования финансовых временных рядов на 1 или более шагов в будущее. У меня есть финансовые временные ряды с некоторыми описательными данными, и я хотел бы сформировать модель и затем использовать модель для прогнозирования n шагов...
Пакет MARSS в R предлагает функцию для динамического факторного анализа. В этом пакете динамическая факторная модель написана как особая форма модели пространства состояний, и они предполагают, что общие тенденции следуют процессу AR (1). Поскольку я не очень знаком с этими двумя методами, я задаю...
Я работаю над алгоритмом, который берет вектор самой последней точки данных из ряда потоков датчиков и сравнивает евклидово расстояние с предыдущими векторами. Проблема заключается в том, что разные потоки данных поступают от совершенно разных датчиков, поэтому простое евклидово расстояние резко...