«arima» 태그된 질문

미국의 17 년 (1995 년에서 2011 년까지) 자살 사망 관련 사망 증명서 데이터를 보유하고 있습니다. 검토 한 결과, 사용 된 방법이나 결과에 대한 확신이 명확하지 않습니다. 따라서 데이터 세트 내에서 특정 달에 자살이 발생할 가능성이 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 모든 분석은 R에서 수행됩니다. 데이터의 총 자살 건수는 13,909 명입니다. …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

고정되지 않은 시계열을 모델링 할 때 ARIMA를 사용해야한다는 것을 알고 있습니다. 또한, 내가 읽은 모든 것은 ARMA는 고정 시계열에만 사용해야한다고 말합니다. 내가 이해하려고하는 것은 모델을 잘못 분류하고 d = 0정지하지 않은 시계열을 가정 할 때 실제로 어떻게됩니까 ? 예를 들면 다음과 같습니다. controlData <- arima.sim(list(order = c(1,1,1), ar = .5, …

23 r  time-series  arima  stationarity 

오늘 아침에 나는 궁금해했다. (이것은 지난 밤에 잠을 잘 못 잤기 때문일 수있다) : 교차 검증은 적절한 시계열 예측의 초석 인 것 같아서, "정상적으로해야하는 모델은 무엇인가?" "에 대한 교차 검증? 나는 몇 가지 (쉬운) 것들을 생각해 냈지만 곧 ARIMA 모델의 특별한 경우가 아니라는 것을 깨달았습니다. 이제 궁금합니다. 이것이 실제 질문입니다. …

23 time-series  cross-validation  arima 

R에서 시계열 연구를 할 때 arima 계수 값과 적합 모형의 표준 오차 만 제공 한다는 것을 알았습니다 . 그러나 나는 또한 계수의 p- 값을 얻고 싶습니다. 나는 coef의 중요성을 제공하는 기능을 찾지 못했습니다. 그래서 나는 그것을 스스로 계산하고 싶지만, 계수의 t 또는 chisq 분포에서 자유도를 모른다. 그래서 내 질문은 R에서 …

23 r  time-series  chi-squared  arima  parametric 

매일 시계열에 ARIMA 모델을 장착하고 있습니다. 데이터는 매일 2010 년 2 월 1 일부터 2011 년 7 월 30 일까지 수집되며 신문 판매에 관한 것입니다. 매주 판매 패턴이 발견 될 수 있기 때문에 (매일 평균 판매량은 월요일에서 금요일까지 동일하다가 토요일과 일요일에 증가합니다)이 "계절성"을 파악하려고합니다. 판매 데이터 "데이터"가 주어지면 다음과 같이 …

21 r  time-series  arima  seasonality 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 육년 전 . 고객 방문 데이터 (매일)를 측정하는 시계열이있는 작은 프로젝트를 진행하고 있습니다. 제 공변량은 Day데이터 수집 첫날 이후 경과 된 일수와 그 날이 크리스마스인지, 요일 등의 …

19 time-series  arima 

이 사이트에서 p- 값 기반, AIC, BIC 등 모든 종류의 기준을 사용하여 단계별로 변수를 선택하는 것에 대해 믿을 수 없을 정도로 많은 게시물을 읽었습니다. 이러한 절차가 일반적으로 변수 선택에있어 왜 좋지 않은지 이해합니다. 궁의 아마 유명한 포스트는 여기에 명확하게 이유를 설명; 궁극적으로 우리는 단지 데이터 준설이라는 가설을 제시 할 때 …

17 forecasting  predictive-models  arima  aic  stepwise-regression 

Box-Jenkins MA 모델에 대한 기본적인 질문입니다. 내가 이해하는 것처럼 MA 모델은 기본적으로 이전 오류 용어 에 대한 시계열 값 의 선형 회귀입니다 . 즉, 관측 값 는 먼저 이전 값 Y_ {t-1}, ..., Y_ {tn} 에 대해 회귀 된 다음 하나 이상의 Y-\ hat {Y} 값이 MA의 오류 항으로 사용됩니다. …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

월별 시계열 데이터가 있으며 특이 치를 감지하여 예측하고 싶습니다. 이것은 내 데이터 세트의 샘플입니다. Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 7.91 8.00 7.82 7.90 7.93 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

시계열 예측에 적당한 배경 지식이 있습니다. 여러 예측 책을 살펴본 결과 다음 질문 중 어느 것도 다루지 않았습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 주어진 시계열이 다음과 같은 경우 어떻게 객관적으로 (통계 테스트를 통해) 결정합니까? 확률 적 계절성 또는 결정적 계절성 확률 적 추세 또는 결정적 추세 시리즈에 명확하게 확률 론적 요소가있는 …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

이것은 긴 게시물이므로 나와 함께 견딜 수 있기를 바랍니다. 잘못된 부분을 수정하십시오. 저의 목표는 3 주 또는 4주의 과거 데이터를 기반으로 일일 예측을 작성하는 것입니다. 데이터는 변압기 라인 중 하나의 로컬 부하에 대한 15 분 데이터입니다. 계절 ARIMA 프로세스의 모델 순서를 찾는 데 문제가 있습니다. 전력 수요 시계열을 고려하십시오. 원래 …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

이 사이트에 읽는 글에서 나는 R의가 알고있는 기능을 auto.arima 합니다 (에서 forecast 패키지 ). 또한 이 사이트의 회원 인 IrishStat 는 1980 년대 초에 상용 패키지 오토 박스 를 구축 했음을 알고 있습니다. 이 두 패키지가 현재 존재하고 주어진 데이터 세트에 대해 자동으로 arima 모델을 선택함에 따라 다르게 수행하는 작업은 …

16 time-series  arima  automatic-algorithms 

추론을 위해 ARIMA 오류 (동적 회귀)와 함께 회귀를 사용할 때의 정상 요구 사항은 무엇입니까? 구체적으로, 나는 비정규 연속 결과 변수 , 비정규 연속 예측 변수 x a 및 더미 변수 처리 시리즈 x b가 있습니다. 치료가 제로 변화에서 2 표준 오차 이상인 결과 변수의 변화와 상관 관계가 있는지 알고 싶습니다.와이와이y엑스ㅏ엑스ㅏx_a엑스비엑스비x_b …

16 regression  time-series  arima  stationarity 

caretR 의 패키지를 통해 그라디언트 부스팅 머신 알고리즘을 실험하고 있습니다 . 소규모 대학 입학 데이터 세트를 사용하여 다음 코드를 실행했습니다. library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) fitControl …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

선형 회귀 모델에서 LASSO, 릿지 및 탄성 그물 유형의 정규화를 알고 있습니다. 질문: 이 (또는 유사한) 불이익 추정을 ARIMA 모델링에 적용 할 수 있습니까 (빈 부분이 아닌 MA 부분이 있는가)? pmaxpmaxp_{max}qmaxqmaxq_{max}피⩽p해요 X를p⩽pma엑스p \leqslant p_{max}q⩽ q해요 X를q⩽큐미디엄ㅏ엑스q \leqslant q_{max} 추가 질문 은 다음과 같습니다. 모든 항을 ( , q_ {max} ) …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression