Pertanyaan yang diberi tag «time-series»

Catatan: pertanyaan ini adalah repost, karena pertanyaan saya sebelumnya harus dihapus karena alasan hukum. Sambil membandingkan PROC CAMPURAN dari SAS dengan fungsi lmedari nlmepaket di R, saya menemukan beberapa perbedaan yang agak membingungkan. Lebih khusus lagi, derajat kebebasan dalam berbagai tes berbeda antara PROC MIXEDdan lme, dan saya bertanya-tanya mengapa. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Perhatikan grafik berikut: Garis merah (sumbu kiri) menggambarkan volume perdagangan saham tertentu. Garis biru (sumbu kanan) menjelaskan volume pesan twitter untuk stok itu. Misalnya, pada 9 Mei (05-09) sekitar 1.100 juta perdagangan dan 4.000 tweet dibuat. Saya ingin menghitung apakah ada korelasi antara jangka waktu, baik pada hari yang sama …

12 time-series  correlation  lags 

Saya memiliki deret waktu biner dengan 1 saat mobil tidak bergerak, dan 0 saat mobil bergerak. Saya ingin membuat perkiraan untuk horizon waktu hingga 36 jam ke depan dan untuk setiap jam. Pendekatan pertama saya adalah menggunakan Naive Bayes menggunakan input berikut: t-24 (musiman harian), t-48 (musiman mingguan), jam dalam …

12 r  time-series  forecasting  binary-data 

Misalkan saya mengikuti deret waktu non-periodik. Jelas trennya menurun dan saya ingin membuktikannya dengan beberapa tes (dengan p-value ). Saya tidak dapat menggunakan regresi linier klasik karena korelasi temporal (serial) yang kuat antar nilai. library(forecast) my.ts <- ts(c(10,11,11.5,10,10.1,9,11,10,8,9,9, 6,5,5,4,3,3,2,1,2,4,4,2,1,1,0.5,1), start = 1, end = 27,frequency = 1) plot(my.ts, col = …

12 r  time-series 

Mengapa analisis deret waktu tidak dianggap sebagai algoritma pembelajaran mesin (tidak seperti regresi linier). Analisis regresi dan deret waktu adalah metode peramalan. Jadi mengapa salah satu dari mereka dianggap sebagai algoritma pembelajaran tetapi tidak yang lain?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

Serangkaian dengan drift dapat dimodelkan sebagai mana adalah drift (konstan), dan . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Serangkaian dengan tren dapat dimodelkan sebagai mana adalah drift (konstan), adalah tren waktu deterministik dan .yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t = c + \delta t + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccδtδt\delta tϕ=1ϕ=1\phi=1 Kedua seri tersebut …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

Saya telah mengoperasikan bisnis online selama dua tahun berturut-turut sekarang, jadi saya memiliki data penjualan bulanan selama sekitar dua tahun. Bisnis saya untuk setiap bulan tentu saja dipengaruhi oleh ayunan musiman (berkinerja lebih baik saat Natal, dll), dan mungkin beberapa faktor lain yang tidak saya sadari. Untuk memprediksi penjualan di …

12 time-series  forecasting 

Sudah mapan, setidaknya di antara ahli statistik dari beberapa kaliber lebih tinggi, bahwa model dengan nilai-nilai statistik AIC dalam batas tertentu dari nilai minimum harus dianggap sesuai dengan model meminimalkan statistik AIC. Sebagai contoh, dalam [1, hal.221] kita temukan Maka model dengan GCV kecil atau AIC akan dianggap yang terbaik. …

12 time-series  model-selection  aic 

Saya bertanya-tanya bagaimana "proses stasioner urutan kedua" -nya didefinisikan dalam Pengantar dan Peramalan Waktu Brockwell dan Davis : Kelas model deret waktu linier, yang meliputi kelas model rata-rata bergerak autoregresif (ARMA), menyediakan kerangka kerja umum untuk mempelajari proses stasioner. Faktanya, setiap proses stasioner orde kedua adalah proses linier atau dapat …

12 time-series 

Paket MARSS di R menawarkan fungsi untuk analisis faktor dinamis. Dalam paket ini, model faktor dinamis ditulis sebagai bentuk khusus dari model ruang negara dan mereka menganggap tren umum mengikuti proses AR (1). Karena saya tidak terlalu mengenal kedua metode itu, saya datang dengan dua pertanyaan: Apakah Analisis Faktor Dinamis …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

Dengan dua seri waktu berikut ( x , y ; lihat di bawah), apa metode terbaik untuk memodelkan hubungan antara tren jangka panjang dalam data ini? Kedua seri waktu memiliki tes Durbin-Watson yang signifikan ketika dimodelkan sebagai fungsi waktu dan tidak ada yang stasioner (seperti yang saya pahami istilahnya, atau …

12 regression  time-series  arima 

Sudah lebih dari 2 tahun saya mengerjakan seri waktu yang berbeda. Saya telah membaca banyak artikel bahwa ACF digunakan untuk mengidentifikasi urutan istilah MA, dan PACF untuk AR. Ada aturan praktis bahwa untuk MA, jeda di mana ACF mati tiba-tiba adalah urutan MA dan juga untuk PACF dan AR. Ini …

12 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

Seringkali saya melihat penulis memperkirakan model "perbedaan log", misalnya catatan( yt) - log( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βxtcatatan⁡(yt)-catatan⁡(yt-1)=catatan⁡(yt/yt-1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Saya setuju ini sesuai untuk menghubungkan dengan perubahan persentase dalam sementara adalah .y t log ( …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

Saya cukup baru di R. Saya telah mencoba membaca tentang analisis deret waktu dan telah selesai Analisis seri Waktu Shumway dan Stoffer dan penerapannya Edisi ke-3 , Peramalan Hyndman yang sangat baik : prinsip dan praktik Avril Coghlan's Menggunakan R untuk Time Series Analysis A. Ian McLeod dkk. Analisis Rangkaian …

12 r  time-series 

Saya mencoba metode peramalan dan ingin memeriksa apakah metode saya benar atau tidak. Studi saya membandingkan berbagai jenis reksa dana. Saya ingin menggunakan indeks GCC sebagai patokan untuk salah satu dari mereka tetapi masalahnya adalah bahwa indeks GCC berhenti pada September 2011 dan studi saya adalah dari Januari 2003 hingga …

12 time-series  forecasting  missing-data