«autocorrelation» 태그된 질문

ACF 및 PACF의 시계열 그림에서 컷오프 및 테일 오프의 의미를 이해하려고합니다. "지연 후 차단"이란 무엇입니까? 이것에 대한 한계? "Tails off"는 무엇을 의미합니까? 위의 예에서, 내가 공부하기 위해 사용하고있는 책은 그것이 AR 과정이라고 말합니다. 그러나 나는 "잘라내 다"와 "꼬리를 벗다"의 의미를 알 수 없습니다

11 time-series  autocorrelation  terminology 

두 가지 데이터 세트가 있습니다. 첫 번째 데이터 세트는 시간에 대한 투자 가치 (십억 달러)이며, 각 단위 시간은 1947 년 1 분기 이후 1/4이되었습니다. 시간은 2002 년 3 분기로 연장됩니다. 두 번째 데이터 세트는 "[첫 번째 데이터 세트]에 대한 투자 가치를 대략 고정 된 프로세스로 변환 한 결과"입니다. 첫 번째 …

11 r  self-study  data-visualization  autocorrelation 

시계열이 주어지면 자기 상관 함수를 추정하고 예를 들어 아래와 같이 플롯 할 수 있습니다. 그러면이 자기 상관 함수에서 시계열에 대해 무엇을 읽을 수 있습니까? 예를 들어 시계열의 정상 성을 추론하는 것이 가능합니까? 편집 : 여기에 더 많은 지연이있는 차이 시리즈의 ACF가 포함되었습니다.

11 time-series  autocorrelation 

나는 대해 에서 를 사용하여 2 상태 프로세스로 작업하고 있습니다. { 1 , − 1 } t = 1 , 2 , …엑스티xtx_t{ 1 , − 1 }{1,−1}\{1, -1\}t = 1 , 2 , …t=1,2,…t = 1, 2, \ldots 자기 상관 함수는 메모리가 긴 프로세스를 나타냅니다. 즉 지수가 1보다 큰 …

11 time-series  predictive-models  autocorrelation 

기본적으로 다음과 같은 2 년의 데이터가 있습니다. 날짜 _ __ 폭력 Y / N? _ 환자 수 2008 년 1 월 1 일 _ ___ 0 __ _ __ _ ____ 11 2008 년 2 월 1 일 _ __ _ 0 _ __ _ __ _ __ 11 2008 …

11 r  mixed-model  autocorrelation  panel-data 

그것이 정말로 높은 것처럼 보이지만 이것은 나에게 반 직관적입니다. 누군가 설명해 주시겠습니까? 이 문제로 인해 매우 혼란 스러우며 상세하고 통찰력있는 설명을 부탁드립니다. 많은 감사드립니다!

11 autocorrelation  random-walk 

의 공동 분포가 의 공동 분포와 동일한 경우 프로세스 는 고정 상태 입니다. 모든 , 모든 및 .X t (1) , X t 2 , . . . , X t m X t 1 + K , X t 2 + K , . . . , X t …

11 time-series  autocorrelation  stochastic-processes  stationarity 

MCMC에서 자기 상관을 확인해야하는 필요성에 대해 계속 읽습니다. 자기 상관이 낮은 것이 왜 중요합니까? MCMC와 관련하여 무엇을 측정합니까?

11 sampling  autocorrelation  mcmc 

R의 회귀 모형에 DW 테스트를 적용했으며 DW 테스트 통계가 1.78이고 p- 값이 2.2e-16 = 0입니다. 통계가 p 값이 작은 2에 가까워 지거나 잔차가 2에 가까워 지므로 잔차간에 자기 상관이 없다는 것을 의미합니까? 자기 상관이 없습니까?

11 r  regression  hypothesis-testing  autocorrelation  residuals 

우리는 시계열로 사용될 자동 상관 난수 값을 만들려고 노력하고 있습니다. 참조하는 기존 데이터가 없으며 벡터를 처음부터 새로 작성하려고합니다. 한편으로 우리는 물론 배포와 SD를 가진 임의의 프로세스가 필요합니다. 다른 한편으로, 랜덤 프로세스에 영향을 미치는 자기 상관이 설명되어야한다. 벡터의 값은 여러 시간 지연에 따른 강도 감소와 자동 상관됩니다. 예를 들어 lag1은 0.5, …

11 r  time-series  random-variable  autocorrelation  lags 

R과 JAGS를 사용하여 메타 분석을 위해 다소 복잡한 계층 적 베이지안 모델을 만들고 있습니다. 비트를 단순화하면 모형의 두 가지 주요 수준은 α j = ∑ h γ h ( j ) + ϵ j입니다. 여기서 y i j 는 끝점 의 i 번째 관측치입니다 (이 경우 · 연구에 GM 대 …

10 autocorrelation  multilevel-analysis  mcmc  jags 

Durbin-Watson 테스트는 지연 1에서 잔차의 자기 상관을 테스트합니다. 그러나 지연 1에서 자기 상관을 직접 테스트합니다. 또한, 지연 2,3,4에서 자기 상관을 테스트 할 수 있으며 여러 지연에서 자기 상관에 대한 좋은 portmanteau 테스트가 있으며 훌륭하고 쉽게 해석 할 수있는 그래프를 얻을 수 있습니다 (예 : R의 acf () 함수). Durbin-Watson은 이해하기 …

10 time-series  autocorrelation 

다음 자기 상관 함수 그림에서 파란색 점선을 이해하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 누군가 나에게 간단한 설명을 줄 수 있습니까?

10 r  time-series  autocorrelation 

나는 경험적 직관이 매주 계절성을 기대해야한다고 말하는 데이터 세트를 가지고 있습니다 (즉, 토요일과 일요일의 행동은 나머지 주와 다릅니다). 이 전제가 사실이어야합니까, 자기 상관 그래프가 7의 지연 배수에서 버스트를 제공해서는 안됩니까? 다음은 데이터 샘플입니다. data = TemporalData[{{{2012, 09, 28}, 19160768}, {{2012, 09, 19}, 19607936}, {{2012, 09, 08}, 7867456}, {{2012, 09, 15}, …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

시계열 개념과 시계열이 아닌 개념을 혼용하고있을 수 있지만, 직렬 상관을 나타내는 회귀 모델과 단위근을 나타내는 모델의 차이점은 무엇입니까? 또한 왜 Durbin-Watson 테스트를 사용하여 직렬 상관을 테스트 할 수 있지만 단위 근에 대해 Dickey-Fuller 테스트를 사용해야합니까? (내 교과서에 따르면 Durbun Watson 테스트는 독립 변수에 지연을 포함하는 모델에서 사용할 수 없기 때문입니다.)

10 time-series  autocorrelation  unit-root