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...
Я выполняю следующий модульный корневой тест (Dickey-Fuller) для временного ряда, используя ur.df()функцию в urcaпакете. Команда: summary(ur.df(d.Aus, type = "drift", 6)) Выход: ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test #...
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...
Рассмотрим следующий график: Красная линия (левая ось) описывает объем торгов определенной акции. Синяя линия (правая ось) описывает объем сообщения в Твиттере для этой акции. Например, 9 мая (05-09) было совершено около 1 100 миллионов сделок и 4 000 твитов. Я хотел бы посчитать, есть ли...
Учитывая следующие два временных ряда ( x , y ; см. Ниже), каков наилучший метод для моделирования взаимосвязи между долгосрочными тенденциями в этих данных? Оба временных ряда имеют важные тесты Дурбина-Уотсона, когда они моделируются как функция времени, и ни один из них не является стационарным...
Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между...
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....
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...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Почему анализ временных рядов не считается алгоритмом машинного обучения (в отличие от линейной регрессии). И регрессия, и анализ временных рядов являются методами прогнозирования. Так почему один из них считается алгоритмом обучения, а не...
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...
Кто-нибудь может помочь мне понять, в чем различия между моделью одновременного уравнения и моделью структурного уравнения (SEM)? Было бы здорово, если бы кто-нибудь смог предоставить мне литературу по этому вопросу. Кроме того, есть ли литература, где SEM использовался в контексте временных рядов?...
Каков наилучший способ разбить данные временного ряда на наборы поезд / тест / проверка, где набор проверки будет использоваться для настройки гиперпараметра? У нас есть данные о ежедневных продажах за 3 года, и мы планируем использовать 2015-2016 гг. В качестве данных обучения, затем случайным...
Какова связь и разница между временными рядами и регрессией? Для моделей и допущений , правильно ли, что регрессионные модели предполагают независимость между выходными переменными для разных значений входной переменной, в то время как модель временного ряда - нет? Какие еще отличия? Для методов ,...
У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states =...
Мне было интересно, как его «стационарный процесс второго порядка» определяется в книге Броквелла и Дэвиса « Введение во временные ряды и прогнозирование» : Класс моделей линейных временных рядов, который включает в себя класс моделей авторегрессионного скользящего среднего (ARMA), обеспечивает...
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...