Pertanyaan yang diberi tag «time-series»

Apa pro dan kontra dari menggunakan LARS [1] dibandingkan menggunakan penurunan koordinat untuk menyesuaikan regresi linier yang diatur L1? Saya terutama tertarik pada aspek kinerja (masalah saya cenderung ada Ndalam ratusan ribu dan p<20.) Namun, wawasan lainnya juga akan dihargai. sunting: Karena saya telah memposting pertanyaan, chl telah dengan ramah …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Saya menggunakan Dekomposisi Nilai Singular sebagai teknik reduksi dimensi. Mengingat Nvektor dimensiD , idenya adalah untuk mewakili fitur-fitur dalam ruang yang ditransformasi dari dimensi yang tidak berkorelasi, yang memadatkan sebagian besar informasi data dalam vektor eigen ruang ini dalam urutan kepentingan yang menurun. Sekarang saya mencoba menerapkan prosedur ini ke …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis 

Ini adalah pertanyaan yang cukup umum: Saya biasanya menemukan bahwa menggunakan beberapa model berbeda mengungguli satu model ketika mencoba untuk memprediksi deret waktu dari sampel. Apakah ada tulisan bagus yang menunjukkan bahwa kombinasi model akan mengungguli model tunggal? Apakah ada praktik terbaik dalam menggabungkan beberapa model? Beberapa referensi: Hui Zoua, …

13 time-series  modeling  model-comparison 

Ini sedikit pertanyaan yang sembrono, tetapi saya memiliki minat serius pada jawabannya. Saya bekerja di rumah sakit jiwa dan saya memiliki data tiga tahun, dikumpulkan setiap hari di setiap bangsal mengenai tingkat kekerasan di bangsal itu. Jelas model yang cocok dengan data ini adalah model deret waktu. Saya harus membedakan …

13 time-series  forecasting 

Saya telah menggunakan model tuning caret, tetapi kemudian menjalankan kembali model menggunakan gbmpaket. Ini adalah pemahaman saya bahwa caretpaket menggunakan gbmdan hasilnya harus sama. Namun, hanya menjalankan tes cepat menggunakan data(iris)menunjukkan perbedaan dalam model sekitar 5% menggunakan RMSE dan R ^ 2 sebagai metrik evaluasi. Saya ingin menemukan kinerja model …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Ketika pemodelan seri waktu satu memiliki kemungkinan untuk (1) memodelkan struktur korelasional dari istilah kesalahan seperti misalnya proses AR (1) (2) termasuk variabel dependen tertinggal sebagai variabel penjelas (di sisi kanan) Saya mengerti bahwa mereka kadang-kadang alasan yang masuk akal (2). Namun, apa alasan metodologis untuk melakukan (1) atau (2) …

13 time-series  autocorrelation  residuals  lags 

Saya memiliki data penjualan harian untuk produk yang sangat musiman. Saya ingin menangkap musiman dalam model regresi. Saya telah membaca bahwa jika Anda memiliki data triwulanan atau bulanan, dalam hal ini Anda dapat membuat masing-masing 3 dan 11 variabel dummy - tetapi dapatkah saya menangani data harian? Saya memiliki data …

13 regression  time-series  multiple-regression  categorical-data 

Saya telah menghitung autokorelasi pada data deret waktu tentang pola pergerakan ikan berdasarkan posisinya: X ( x.ts) dan Y ( y.ts). Dengan menggunakan R, saya menjalankan fungsi berikut dan menghasilkan plot berikut: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) Pertanyaan saya adalah, bagaimana saya menafsirkan plot ini? Informasi apa yang diperlukan untuk melaporkan segala jenis …

13 r  time-series  autocorrelation 

Dalam kasus khusus ini saya mengacu pada hari di mana sebuah danau membeku. Tanggal "es" ini hanya terjadi setahun sekali, tetapi kadang-kadang tidak terjadi sama sekali (jika musim dingin hangat). Jadi pada satu tahun danau itu mungkin membeku pada hari 20 (20 Januari), dan satu tahun lagi mungkin tidak membeku …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

Saya melakukan beberapa peramalan dalam R menggunakan paket perkiraan Rob Hyndman . Kertas milik paket dapat ditemukan di sini . Dalam makalah, setelah menjelaskan algoritma peramalan otomatis, penulis mengimplementasikan algoritma pada set data yang sama. Namun, setelah memperkirakan model eksponensial smoothing dan ARIMA mereka membuat pernyataan yang saya tidak mengerti …

13 time-series  forecasting  model-selection  aic 

Saya mengalami kesulitan mencari tahu apa arti bar jarak plot.stltepatnya. Saya menemukan posting Gavin pada pertanyaan ini dan membaca dokumentasi juga, saya mengerti bahwa mereka memberi tahu relatif besarnya komponen yang terurai, tetapi tetap saya tidak sepenuhnya yakin bagaimana mereka bekerja. Misalnya: data: bilah kecil, tanpa skala musiman: bilah penuh, …

13 r  time-series 

Jika Anda dapat mengukur serangkaian pengamatan pada setiap tingkat ketepatan waktu, dan tujuan penelitian Anda adalah untuk mengidentifikasi hubungan antara X dan Y, apakah ada justifikasi empiris untuk memilih tingkat agregasi tertentu di atas yang lain, atau haruskah pilihan hanya diambil berdasarkan teori dan / atau keterbatasan praktis? Saya punya …

13 time-series  aggregation  disaggregation 

Saya memiliki beberapa coder independen yang mencoba mengidentifikasi peristiwa dalam rangkaian waktu - dalam hal ini, menonton video percakapan tatap muka dan mencari perilaku nonverbal tertentu (misalnya, anggukan kepala) dan mengkode waktu dan kategori masing-masing peristiwa. Data ini dapat diperlakukan sebagai seri waktu diskrit dengan laju pengambilan sampel tinggi (30 …

13 time-series  reliability  agreement-statistics 

Pertanyaan ini mungkin terlalu mendasar. Untuk tren sementara dari suatu data, saya ingin mengetahui titik di mana perubahan "mendadak" terjadi. Sebagai contoh, pada gambar pertama yang ditunjukkan di bawah ini, saya ingin mengetahui titik perubahan menggunakan beberapa metode statistik. Dan saya ingin menerapkan metode seperti itu di beberapa data lain …

13 time-series  trend  change-point 

Saya perlu mengotomatiskan peramalan time-series, dan saya tidak tahu sebelumnya fitur-fitur dari seri tersebut (musiman, tren, kebisingan, dll.). Tujuan saya bukan untuk mendapatkan model terbaik untuk setiap seri, tetapi untuk menghindari model yang sangat buruk. Dengan kata lain, untuk mendapatkan kesalahan kecil setiap kali bukanlah masalah, tetapi untuk mendapatkan kesalahan …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing