«arima» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

당신은 시계열의 몇 가지 실제 예제를 줄 수있는 차의 이동 평균 과정에 대한 , 즉 Y t = Q의 Σ 전 = 1 θ 내가 ε t - 내가 + ε의 t을 , ε t ~ N ( 0 , σ 2 ) 일부가 사전 에 좋은 모델이되는 이유를? 적어도 …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

상태 공간 모델과 KF의 모든 좋은 특성을 감안할 때 상태 공간 모델링의 단점 과 Kalman Filter (또는 EKF, UKF 또는 입자 필터)를 사용하여 추정 할 때의 단점 은 무엇 입니까? ARIMA, VAR 또는 ad / hoc / heuristic 방법과 같은 기존의 방법론을 살펴 보겠습니다. 교정하기가 어렵습니까? 모델 구조의 변화가 예측에 …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

시계열과 관련하여 "이동 평균"을 읽을 때 또는0.5xt-1+0.3xt-2+0.2xt-3과 같은 가중 평균. (이것은 실제로 AR (3) 모델이라는 것을 알고 있지만 이것이 내 두뇌로 이동하는 것입니다.) MA (q) 모델이 왜 오류 용어 또는 "혁신"의 수식입니까? {ϵ}은 (는) 이동 평균과어떤 관계가있습니까? 나는 분명한 직관이 빠진 것 같습니다.( xt - 1+ xt - 2+ xt …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

혼란 스러워요. ARMA와 GARCH 프로세스의 차이점을 이해하지 못합니다. 다음은 (G) ARCH (p, q) 프로세스입니다 σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} 그리고 여기 ARMA ( )가 있습니다 :p,qp,qp, q Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i.Xt=c+εt+∑i=1pφiXt−i+∑i=1qθiεt−i. X_t = c + \varepsilon_t + \sum_{i=1}^p \varphi_i X_{t-i} + \sum_{i=1}^q \theta_i \varepsilon_{t-i}.\, ARMA는 단순히 …

42 arima  garch  finance 

나는 최근에 다양한 예측 방법 (MEAN, RWF, ETS, ARIMA 및 MLP)을 적용했으며 MEAN이 놀랍게 잘 작동하는 것을 발견했습니다. (MEAN : 모든 미래 예측이 관측 된 값의 산술 평균과 같은 것으로 예측되는 경우) MEAN은 내가 사용한 3 개의 시리즈에서 ARIMA보다 성능이 우수했습니다. 내가 알고 싶은 것은 이것이 비정상적인 것입니까? 이것은 내가 …

37 forecasting  arima 

코멘트 : 첫째로 나는 큰이에게 감사의 말씀을 전합니다 저자 새로운의 tsoutliers의 어떤 구현 패키지 첸 리우의 오픈 소스 소프트웨어 1993 년 미국의 통계 협회 저널에 발표 된 시계열 이상치 탐지 .RRR 이 패키지는 시계열 데이터에서 5 가지 유형의 특이 치를 반복적으로 감지합니다. 첨가제 이상치 (AO) 혁신 이상치 (IO) 레벨 시프트 …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

시간별 측정에는 4 가지 시계열이 있습니다. 집안의 열 소비 집 밖 온도 태양 복사 풍속 집안의 열 소비량을 예측할 수 있기를 원합니다. 매년 계절과 계절에 따라 뚜렷한 계절 경향이 있습니다. 다른 계열간에 명확한 상관 관계가 있기 때문에 ARIMAX 모델을 사용하여 적합하게 만들고 싶습니다. 패키지 TSA의 arimax 함수를 사용하여 R에서 수행 …

33 time-series  modeling  arima 

시계열 분석 포인트는 무엇입니까? 회귀 및 기계 학습과 같은 다른 유스 케이스가있는 다른 통계적 방법이 많이 있습니다. 회귀는 두 변수 간의 관계에 대한 정보를 제공 할 수 있지만 기계 학습은 예측에 유용합니다. 그러나 시계열 분석이 어떤 것인지 알 수 없습니다. 물론, ARIMA 모델을 적합하게하여 예측에 사용할 수 있지만 해당 예측의 …

29 time-series  arima 

예측을 위해 R (3.1.1) 및 ARIMA 모델을 사용하고 있습니다. 다음과 같은 시계열 데이터를 사용하는 경우 함수에 할당 된 "frequency"매개 변수ts() 가 무엇인지 알고 싶습니다 . 분 단위로 구분되며 180 일에 걸쳐 분산 됨 (1440 분 / 일) 초 단위로 구분되며 180 일 (86,400 초 / 일)에 걸쳐 분산됩니다. 정의를 올바르게 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

arimaR 의 함수에서 무엇을 order(1, 0, 12)의미합니까? 에 할당 할 수있는 값은 무엇입니까 p, d, q, 어떤 프로세스가 그 가치를 찾을 수있다는?

27 r  time-series  arima 

전기 부하 예측에 대한 논문을 이해하려고하지만 내부 개념, 특히 SARIMAX 모델 과 관련하여 어려움을 겪고 있습니다. 이 모델은 부하를 예측하는 데 사용되며 이해하지 못하는 많은 통계 개념을 사용합니다 (저학년 컴퓨터 과학 학생입니다-통계에서 평신도라고 생각할 수 있습니다). 그것이 어떻게 작동하는지 완전히 이해할 필요는 없지만 적어도 일어나고있는 일을 직관적으로 이해하고 싶습니다. 나는 …

26 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

이전에 예측 프로 를 사용 하여 일 변량 시계열을 예측했지만 워크 플로를 R로 전환하고 있습니다. R에 대한 예측 패키지에는 유용한 기능이 많이 포함되어 있지만 자동으로 실행하기 전에 데이터 변환이 필요하지 않습니다. .arima (). 경우에 따라 예측 전문가는 예측을 수행하기 전에 변환 데이터를 로그하기로 결정하지만 아직 이유를 찾지 못했습니다. 그래서 내 …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

이 찾기 어려운 수 있지만, 내가 읽고 싶은 ARIMA 예를 잘 설명 하는 것이 최소한의 수학을 사용 특정 사례를 예측하기 위해 해당 모델을 사용하여 모델을 구축하는 것 이상의 토론 그래픽과 수치 결과를 사용하여 예측 값과 실제 값 사이의 적합도를 특성화합니다.

25 time-series  arima  intuition