Pertanyaan yang diberi tag «seasonality»

Saya ingin mendeteksi musiman dalam data yang saya terima. Ada beberapa metode yang saya temukan seperti plot subseries musiman dan plot autocorrelation tetapi masalahnya saya tidak mengerti cara membaca grafik, ada yang bisa membantu? Hal lain adalah, apakah ada metode lain untuk mendeteksi musiman dengan atau tanpa hasil akhir dalam …

56 time-series  seasonality 

Saya mencoba melakukan analisis deret waktu dan saya baru di bidang ini. Saya memiliki hitungan harian acara dari 2006-2009 dan saya ingin menyesuaikan model deret waktu untuk itu. Inilah kemajuan yang telah saya buat: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Hasil plot yang saya dapatkan adalah: Untuk memverifikasi apakah ada musiman dan …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

Saya memiliki 17 tahun (1995 hingga 2011) data sertifikat kematian yang terkait dengan kematian bunuh diri untuk sebuah negara bagian di AS. Ada banyak mitologi di luar sana tentang bunuh diri dan bulan / musim, banyak di antaranya kontradiktif, dan literatur saya. Sudah diulas, saya tidak mendapatkan pemahaman yang jelas …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

Saya memasang model ARIMA pada seri waktu harian. Data dikumpulkan setiap hari dari 02-01-2010 hingga 30-07-2011 dan tentang penjualan surat kabar. Karena pola penjualan mingguan dapat ditemukan (jumlah rata-rata harian salinan yang terjual biasanya sama dari Senin hingga Jumat, kemudian meningkat pada hari Sabtu dan Minggu), saya mencoba menangkap "musiman" …

21 r  time-series  arima  seasonality 

Penyesuaian musiman adalah langkah penting untuk memproses data untuk penelitian lebih lanjut. Namun peneliti memiliki sejumlah opsi untuk dekomposisi tren-siklus-musiman. Metode dekomposisi musiman saingan yang paling umum (dilihat dari jumlah kutipan dalam literatur empiris) adalah X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Kursi (keduanya diimplementasikan dalam Demetra + ) dan 's stl …

20 time-series  data-transformation  methodology  seasonality 

Ini adalah posting yang panjang jadi saya harap Anda bisa tahan dengan saya, dan tolong perbaiki saya di mana saya salah. Tujuan saya adalah menghasilkan ramalan harian berdasarkan 3 atau 4 minggu dari data historis. Data adalah data 15 menit dari muatan lokal salah satu garis transformator. Saya mengalami kesulitan …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Menggunakan Runtuk melakukan dekomposisi STL, s.windowmengontrol seberapa cepat komponen musiman dapat berubah. Nilai kecil memungkinkan perubahan lebih cepat. Menetapkan jendela musiman menjadi tak terbatas sama dengan memaksa komponen musiman menjadi periodik (yaitu, identik sepanjang tahun). Pertanyaan saya: Jika saya memiliki deret waktu bulanan (yaitu frekuensi sama dengan ), kriteria apa …

16 r  time-series  trend  seasonality 

Saya memiliki dataset deret waktu multivarian termasuk variabel biologis dan lingkungan yang berinteraksi (ditambah beberapa variabel eksogen). Selain musiman, tidak ada tren jangka panjang yang jelas dalam data. Tujuan saya adalah untuk melihat variabel mana yang terkait satu sama lain. Peramalan tidak benar-benar dicari. Menjadi orang baru dalam analisis deret …

15 r  time-series  var  seasonality 

Tampaknya ada banyak kebingungan dalam perbandingan menggunakan di glmnetdalam caretuntuk mencari lambda yang optimal dan menggunakan cv.glmnetuntuk melakukan tugas yang sama. Banyak pertanyaan diajukan, misalnya: Klasifikasi model train.glmnet vs. cv.glmnet? Apa cara yang tepat untuk menggunakan glmnet dengan caret? Validasi silang `glmnet` menggunakan` caret` tetapi tidak ada jawaban yang diberikan, …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Sunting utama: Saya ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada Dave & Nick sejauh ini atas tanggapan mereka. Kabar baiknya adalah bahwa saya mendapatkan loop untuk bekerja (prinsip dipinjam dari posting Prof Hydnman pada peramalan batch). Untuk mengkonsolidasikan kueri yang beredar: a) Bagaimana cara meningkatkan jumlah iterasi maksimum untuk auto.arima …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

Saya diplot dengan kode berikut dengan fungsi stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Ini menunjukkan variasi musiman yang signifikan dengan data acak dimasukkan ke dalam kode di atas (fungsi rnorm). Variasi yang signifikan terlihat setiap kali dijalankan, meskipun polanya berbeda. Dua pola tersebut ditunjukkan di …

11 time-series  seasonality  loess 

Saat bekerja dengan deret waktu, kami terkadang mendeteksi dan menghapus musiman menggunakan analisis spektral. Saya seorang pemula dalam rangkaian waktu, dan saya bingung mengapa orang ingin menghapus musiman dari rangkaian waktu asli? Tidak menghapus musiman mengubah data asli? Apa manfaat yang kita dapatkan dengan membangun rangkaian waktu dengan menghapus musiman?

11 time-series  seasonality 

Saya memiliki dua seri data harian. Satu adalah sign-upsdan yang lainnya terminationsdari langganan. Saya ingin memprediksi yang kedua menggunakan informasi yang terkandung dalam kedua variabel. Melihat grafik dari seri ini, jelas bahwa penghentian berkorelasi dengan kelipatan pendaftaran beberapa bulan sebelumnya. Artinya, lonjakan pendaftaran pada 10 Mei, akan menyebabkan peningkatan penghentian …

11 r  time-series  seasonality  var 

Dalam komentar untuk pertanyaan ini , pengguna @whuber mengutip kemungkinan menggunakan versi splines periodik agar sesuai dengan data periodik. Saya ingin tahu lebih banyak tentang metode ini, khususnya persamaan yang mendefinisikan splines, dan bagaimana menerapkannya dalam praktik (saya sebagian besar Rpengguna, tetapi saya bisa puas dengan MATLAB atau Python, jika …

10 regression  time-series  seasonality  splines