Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 6 лет назад . Я работаю над небольшим проектом с одним временным рядом, который измеряет данные о посещениях клиентов...
Может ли кто-нибудь рассказать мне, как использовать фильтрацию Калмана по DLM в R для временного ряда. Скажем, у меня есть эти значения (квартальные значения с годовой сезонностью); Как бы вы использовали DLM для прогнозирования следующих значений? И кстати, у меня достаточно исторических данных...
Эта проблема на самом деле связана с обнаружением пожара, но она сильно аналогична некоторым проблемам обнаружения радиоактивного распада. Наблюдаемые явления являются как спорадическими, так и сильно изменчивыми; таким образом, временной ряд будет состоять из длинных цепочек нулей, прерванных...
Я пытаюсь понять использование PCA в недавней статье в журнале под названием «Отображение мозговой активности в масштабе с помощью кластерных вычислений» Freeman et al., 2014 (бесплатный pdf доступен на веб-сайте лаборатории ). Они используют PCA для данных временных рядов и используют веса PCA для...
Обычный критерий значимости при поиске двух групп населения - это t-критерий, если возможно, парный t-критерий. Это предполагает, что распределение нормальное. Существуют ли похожие упрощающие предположения, которые дают критерий значимости для временного ряда? В частности, у нас есть две довольно...
Я работаю над двумерным физическим моделированием и собираю данные во времени в нескольких точках. Эти дискретные точки расположены вдоль вертикальных линий с несколькими линиями в осевом направлении. Это делает набор данных эффективно 4D. Например, давайте предположим, что у меня есть точки сбора...
У меня есть вопрос о моделях ARIMA. Допустим, у меня есть временной ряд который я хотел бы спрогнозировать, и модель кажется хорошим способом выполнить прогнозирование. Теперь отстающие означают, что мои сегодняшние сериалы находятся под влиянием предыдущих событий. Это имеет смысл. Но какова...
Я хотел бы обнаружить изменения в данных временных рядов, которые обычно имеют одинаковую форму. До сих пор я работал с changepointпакетом для R cpt.mean(), cpt.var()и cpt.meanvar()функций и. cpt.mean()с методом PELT хорошо работает, когда данные обычно остаются на одном уровне. Однако я также...
Я видел, как несколько раз люди отклоняли нуль в расширенном тесте Дики-Фуллера , а затем утверждали, что он показывает, что их ряды стационарны (к сожалению, я не могу показать источники этих утверждений, но я думаю, что подобные утверждения существуют здесь и там в тот или иной журнал). Я...
У меня есть данные временных рядов, и я использовал в качестве модели, чтобы соответствовать данным. является показателем случайная величина, либо 0 (когда я не вижу редкое событие) или 1 (когда я вижу редкое событие). На основании предыдущих наблюдений, которые у меня есть для , я могу разработать...
В блоге Уильяма Бриггса есть довольно старая запись, в которой рассматриваются подводные камни сглаживания данных и передачи сглаженных данных в анализ. Ключевой аргумент, а именно: Если в момент безумия вы сглаживаете данные временных рядов и используете их в качестве входных данных для других...
Почему «временные ряды» называются такими? Серия означает сумму последовательности. Почему это временные ряды, а не временные последовательности? Является ли время независимой переменной?...
У меня есть два временных ряда: Прокси для премии за рыночный риск (ERP; красная линия) Безрисковая ставка по государственному облигации (синяя линия) Я хочу проверить, может ли безрисковая ставка объяснить ERP. Таким образом, я в основном последовал совету Цая (2010, 3-е издание, стр. 96):...
Я не привык использовать переменные в формате даты в R. Мне просто интересно, можно ли добавить переменную даты в качестве объясняющей переменной в модели линейной регрессии. Если это возможно, как мы можем интерпретировать коэффициент? Это влияние одного дня на итоговую переменную? Посмотрите мою...
Думая об использовании повторяющихся нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. Они в основном реализуют своего рода обобщенную нелинейную авторегрессию по сравнению с моделями ARMA и ARIMA, которые используют линейную авторегрессию. Если мы выполняем нелинейную авторегрессию, все еще...
Я открываю для себя удивительный мир таких «скрытых марковских моделей», которые также называют «моделями переключения режимов». Я хотел бы адаптировать HMM в R для обнаружения трендов и поворотных моментов. Я хотел бы построить модель как можно более общей, чтобы я мог протестировать ее по многим...
Я надеюсь, что смогу правильно задать этот вопрос. У меня есть доступ к данным play-by-play, так что это скорее проблема с лучшим подходом и правильным построением данных. Я рассчитываю рассчитать вероятность выигрыша в игре в НХЛ, учитывая количество очков и оставшееся время в регламенте. Я...
Говоря о продольных данных, мы можем многократно ссылаться на данные, собранные с течением времени от одного и того же субъекта / единицы исследования, таким образом, существуют корреляции для наблюдений внутри одного и того же субъекта, т. Е. Сходство внутри объекта. Говоря о данных временного...
Это основной вопрос о моделях Box-Jenkins MA. Как я понимаю, модель MA - это, в основном, линейная регрессия значений временного ряда относительно предыдущих слагаемых ошибок . То есть наблюдение сначала регрессирует к своим предыдущим значениям а затем одно или несколько значений используются в...
Укороченная версия: У меня есть временной ряд климатических данных, которые я проверяю на стационарность. Основываясь на предыдущих исследованиях, я ожидаю, что модель, лежащая в основе (или, так сказать, «генерирующая») данных, будет иметь член перехвата и положительный линейный тренд времени....