У меня есть динамическая наивная байесовская модель, обученная по нескольким временным переменным. Результатом модели является прогноз P(Event) @ t+1, рассчитанный для каждого t. График P(Event)зависимости timeот приведен на рисунке ниже. На этом рисунке черная линия соответствует P(Event)прогнозу...
Вопрос : Является ли установка ниже разумной реализации скрытой марковской модели? У меня есть набор данных 108,000наблюдений (взятых в течение 100 дней) и приблизительно 2000событий на протяжении всего периода наблюдения. Данные выглядят как на рисунке ниже, где наблюдаемая переменная может...
У меня есть много спутниковых растровых изображений, доступных с разных датчиков. Из них, более грубые имеют очень большое временное разрешение. Растры среднего разрешения, как правило, имеют меньше дат получения, но все же некоторая информация доступна. Более тонкие разрешения имеют очень низкое...
Я хочу приспособить DLM с изменяющимися во времени коэффициентами, то есть расширением к обычной линейной регрессии, .YT= θ1+ θ2Икс2YTзнак равноθ1+θ2Икс2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 У меня есть предиктор ( ) и переменная отклика ( y t ), ежегодный морской и внутренний вылов рыбы соответственно с...
У меня много временных рядов с периодами: день, неделя или месяц. С помощью stl()функции или с помощью loess(x ~ y)я могу видеть, как выглядят тренды определенного временного ряда. Мне нужно определить, увеличивается или уменьшается тренд временного ряда. Как я могу справиться с этим? Я попытался...
Мой вопрос очень простой, но это те, которые действительно меня заводят :) Я не знаю, как оценить, нужно ли разложить определенный временной ряд, используя аддитивный или мультипликативный метод разложения. Я знаю, что есть визуальные подсказки, как отличить их друг от друга, но я их не понимаю....
Предположим, у меня есть некоторая неизвестная функция fff с областью , которую я знаю для выполнения некоторых разумных условий, таких как непрерывность. Я знаю точные значения f (потому что данные получены в результате моделирования) в некоторых равноотстоящих точках выборки t_i = t_0 + iΔt с i∈...
Мы используем STL (R реализация) для прогнозирования данных временных рядов. Каждый день мы запускаем ежедневные прогнозы. Мы хотели бы сравнить прогнозные значения с реальными значениями и определить среднее отклонение. Например, мы запустили прогноз на завтра и получили прогнозные баллы, мы...
Просто потому, что какой-то корреспондент задал интересный вопрос о методах вычисления автокорреляции, я начал играть с ним, почти не зная о временных рядах и автокорреляции. Корреспондент упорядочил свои данные ( точки данных временного ряда), сдвинутые на одну временную задержку каждая, кроме...
Я занимаюсь моделированием ARIMA, дополненным экзогенными переменными для целей рекламного моделирования, и мне трудно объяснить это бизнес-пользователям. В некоторых случаях программные пакеты заканчиваются простой передаточной функцией, то есть параметром * Exogenous Variable. В этом случае...
Я использую decomposeфункцию Rи придумываю 3 компонента моего ежемесячного временного ряда (тренд, сезонный и случайный). Если я строю график или смотрю на таблицу, я ясно вижу, что временные ряды зависят от сезонности. Тем не менее, когда я регрессирую временной ряд на 11 сезонных фиктивных...
У меня есть ежемесячные данные с 1993 по 2015 год, и я хотел бы сделать прогноз на этих данных. Я использовал пакет tsoutliers для определения выбросов, но я не знаю, как мне продолжать прогнозировать с моим набором данных. Это мой код: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC"))...
Предположим следующую одномерную последовательность: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Письма A, B, C, ..здесь представляют «обычные» события. #, $, %, ...Здесь символы обозначают «особые» события Временной интервал между всеми событиями является неоднородным (от секунд до дней), хотя...
Как мне придать больший вес более поздним наблюдениям в R? Я предполагаю, что это часто задаваемый вопрос или желание, но мне трудно понять, как именно это реализовать. Я пытался много искать для этого, но я не могу найти хороший практический пример. В моем примере у меня будет большой набор данных...
В моделях временных рядов, таких как ARMA-GARCH, для выбора подходящего лага или порядка модели используются разные информационные критерии, такие как AIC, BIC, SIC и т. Д. Мой вопрос очень прост, почему мы не используем скорректированный чтобы выбрать подходящую модель? Мы можем выбрать модель,...
Проблема, с которой я имею дело, заключается в прогнозировании значений временных рядов. Я смотрю на один временной ряд за раз и на основе, например, 15% входных данных, я хотел бы предсказать его будущие значения. До сих пор я сталкивался с двумя моделями: LSTM (долговременная кратковременная...
Я читаю байесовскую онлайн-статью об обнаружении точек смены Адамса и Маккея ( ссылка ). Авторы начинают с написания предельного распределительного предсказания: гдеP(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,x(r)t)P(rt|x1:t)(1)P(xt+1|x1:t)=∑rtP(xt+1|rt,xt(r))P(rt|x1:t)(1) P(x_{t+1} | \textbf{x}_{1:t}) = \sum_{r_t}...
Я использую библиотеку python statsmodels VAR для моделирования данных финансовых временных рядов, и некоторые результаты меня озадачили. Я знаю, что модели VAR предполагают, что данные временного ряда являются стационарными. Я непреднамеренно подбираю нестационарную серию журнальных цен для двух...
У меня есть много данных временных рядов - уровни воды и скорости против времени. Это результат моделирования гидравлической модели. В качестве части процесса проверки, чтобы подтвердить, что модель работает должным образом, я должен построить каждый временной ряд, чтобы убедиться, что в данных нет...
Я пытаюсь моделировать и прогнозировать временные ряды, которые являются циклическими, а не сезонными (то есть существуют сезоноподобные модели, но не с фиксированным периодом). Это должно быть возможно сделать с использованием модели ARIMA, как упомянуто в разделе 8.5 « Прогнозирование: принципы и...