Pertanyaan yang diberi tag «time-series»

Saya punya pertanyaan terkait pemodelan seri waktu pendek. Ini bukan pertanyaan jika model mereka , tetapi bagaimana. Metode apa yang akan Anda rekomendasikan untuk pemodelan (sangat) seri-waktu pendek (katakanlah panjang )? Yang saya maksud dengan "terbaik" di sini adalah yang paling kuat, yang paling rentan terhadap kesalahan karena fakta jumlah …

35 time-series  forecasting  small-sample 

Saya terbiasa melihat uji Ljung-Box cukup sering digunakan untuk menguji autokorelasi dalam data mentah atau dalam residual model. Saya hampir lupa bahwa ada tes lain untuk autokorelasi, yaitu, tes Breusch-Godfrey. Pertanyaan: apa perbedaan dan persamaan utama dari tes Ljung-Box dan Breusch-Godfrey, dan kapan satu lebih disukai daripada yang lain? (Referensi …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

Komentar: Pertama saya ingin mengatakan besar terima kasih kepada penulis yang baru tsoutliers paket yang menerapkan Chen dan Liu deteksi time series outlier yang diterbitkan dalam Journal of American Association statistik pada tahun 1993 dalam perangkat lunak Open Source .RRR Paket mendeteksi 5 jenis pencilan yang berbeda secara iteratif dalam …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Apa perbedaan antara desain longitudinal dan deret waktu?

35 time-series  panel-data 

Saya memiliki satu set data yang tidak dipesan dengan cara tertentu tetapi ketika diplot jelas memiliki dua tren yang berbeda. Regresi linier sederhana tidak akan cukup memadai di sini karena perbedaan yang jelas antara kedua seri. Apakah ada cara sederhana untuk mendapatkan dua trendline linear independen? Sebagai catatan saya menggunakan …

34 time-series  python  curve-fitting 

Dear everyone - Saya telah memperhatikan sesuatu yang aneh yang tidak dapat saya jelaskan, bukan? Singkatnya: pendekatan manual untuk menghitung interval kepercayaan dalam model regresi logistik, dan fungsi R confint()memberikan hasil yang berbeda. Saya telah melalui regresi logistik Terapan Hosmer & Lemeshow (edisi ke-2). Dalam bab ke-3 ada contoh menghitung …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Saya memiliki empat seri pengukuran waktu yang berbeda: Konsumsi panas di dalam rumah Suhu di luar rumah Radiasi matahari Kecepatan angin Saya ingin dapat memprediksi konsumsi panas di dalam rumah. Ada tren musiman yang jelas, baik secara tahunan, dan setiap hari. Karena ada korelasi yang jelas antara seri yang berbeda, …

33 time-series  modeling  arima 

Baru-baru ini saya belajar tentang menggunakan teknik bootstrap untuk menghitung kesalahan standar dan interval kepercayaan untuk estimator. Apa yang saya pelajari adalah bahwa jika data tersebut adalah IID, Anda dapat memperlakukan data sampel sebagai populasi, dan melakukan pengambilan sampel dengan penggantian dan ini akan memungkinkan Anda untuk mendapatkan beberapa simulasi …

33 time-series  bootstrap 

Saya menemukan makalah ini yang menggunakan deteksi anomali tautan untuk memprediksi topik yang sedang tren, dan saya merasa sangat menarik: Makalah ini adalah "Menemukan Topik Muncul di Streaming Sosial melalui Tautan Anomali Deteksi" . Saya ingin mereplikasi pada kumpulan data yang berbeda, tapi saya tidak cukup akrab dengan metode untuk …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

Biarkan dan b t menjadi proses white noise. Dapat kita katakan c t = a t + b t adalah tentu proses white noise?atata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

Saya bingung tentang Vector Error Correction Model ( VECM ). Latar belakang teknis: VECM menawarkan kemungkinan untuk menerapkan Vector Autoregressive Model ( VAR ) ke seri waktu multivarian terintegrasi. Dalam buku teks mereka menyebutkan beberapa masalah dalam menerapkan VAR ke deret waktu terintegrasi, yang paling penting adalah yang disebut regresi …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

Saya menggunakan R, Aku mencari di Google dan belajar bahwa kpss.test(), PP.test(), dan adf.test()digunakan untuk mengetahui stasioneritas dari time series. Tapi saya bukan ahli statistik, yang bisa menafsirkan hasil mereka > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Apa gunanya analisis deret waktu? Ada banyak metode statistik lain, seperti regresi dan pembelajaran mesin, yang memiliki kasus penggunaan yang jelas: regresi dapat memberikan informasi tentang hubungan antara dua variabel, sementara pembelajaran mesin sangat bagus untuk prediksi. Tapi sementara itu, saya tidak melihat untuk analisis deret waktu apa. Tentu, saya …

29 time-series  arima 

Kami membutuhkan sistem peringatan dini. Saya berurusan dengan server yang diketahui memiliki masalah kinerja di bawah beban. Kesalahan dicatat dalam database bersama dengan stempel waktu. Ada beberapa langkah intervensi manual yang dapat diambil untuk mengurangi beban server, tetapi hanya jika seseorang mengetahui masalah ini ... Dengan serangkaian waktu terjadinya kesalahan, …

29 time-series  real-time 

Saya menggunakan fungsi auto.arima () dalam paket perkiraan agar sesuai dengan model ARMAX dengan beragam kovariat. Namun, saya sering memiliki sejumlah besar variabel untuk dipilih dan biasanya berakhir dengan model akhir yang berfungsi dengan subset dari mereka. Saya tidak suka teknik ad-hoc untuk pemilihan variabel karena saya manusia dan cenderung …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net