«autoregressive» 태그된 질문

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 

프로세스가 자체의 이전 값에 의존하는 경우 AR 프로세스라는 것을 이해합니다. 이전 오류에 의존하는 경우 MA 프로세스입니다. 이 두 상황 중 하나가 언제 발생합니까? 프로세스를 MA와 AR로 가장 잘 모델링하는 것이 무엇을 의미하는지에 대한 근본적인 문제를 조명하는 확실한 예가 있습니까?

21 time-series  autoregressive  moving-average 

시계열 예측에 반복적 인 신경망을 사용하는 것에 대해 생각합니다. 선형 자동 회귀를 사용하는 ARMA 및 ARIMA 모델과 비교하여 기본적으로 일종의 일반화 된 비선형 자동 회귀를 구현합니다. 비선형 자동 회귀를 수행하는 경우에도 시계열이 정지 상태 여야하고 ARIMA 모델에서 수행하는 방식과 다른 방식으로 차이를 수행해야합니까? 아니면 모델의 비선형 특성으로 인해 고정되지 않은 …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

MA 프로세스가 뒤집을 수 없는지 관심을 갖는 이유를 이해하는 데 어려움이 있습니다. 내가 틀렸다면 저를 정정하십시오. 그러나 AR 프로세스가 인과 관계가 아닌지, 즉 매개 변수와 화이트 노이즈의 합으로 말하자면 "재 작성"이 가능한지 이해하는 이유를 이해할 수 있습니다. 즉, 이동 평균 프로세스. 그렇다면 AR 프로세스가 원인임을 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

1. 문제 변수 측정 값이 있는데 ytyty_t, 여기서 MCMC를 통해 얻은 t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n분포 를 갖는 n , nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) 을 단순화하기 위해 평균 μtμt\mu_t 및 분산 가우스라고 가정 σ2tσt2\sigma_t^2합니다. g(t)g(t)g(t) 와 같은 관측에 대한 물리적 모델이 있지만 잔차 rt=μt−g(t)rt=μt−g(t)r_t = \mu_t-g(t) 는 상관 관계가있는 것으로 보입니다. 특히, 나는 AR(1)AR(1)AR(1) 프로세스가 상관 관계를 …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

다른 시계열에서 작업하는 것은 2 년이 넘었습니다. AC 용어가 MA 용어의 순서를 식별하는 데 사용되고 PACF는 AR을 나타내는 데 사용되는 많은 기사를 읽었습니다. MA의 경우 ACF가 갑자기 종료되는 지연은 MA의 순서이며 PACF 및 AR의 경우와 비슷합니다. 다음은 PennState Eberly College of Science 의 기사 중 하나입니다 . 내 질문은 왜 …

13 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

단순 선형 모형 : ϵ t N ( 0 , σ 2 )x=αt+ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_t 여기서 ~ iidϵtϵt\epsilon_tN(0,σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) 와 및V a r ( x ) = σ 2E(x)=αtE(x)=αtE(x) = \alpha tVar(x)=σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR (1) : Xt= α Xt - 1+ ϵ티엑스티=α엑스티−1+ϵ티X_t =\alpha X_{t-1} + \epsilon_t 여기서 ~ iid N ( …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

OLS가 AR (1) 프로세스의 바이어스 추정기를 제공하는 이유를 이해하려고합니다. 고려 이 모델에서는 엄격한 외 생성이 위반됩니다. 즉, 와 는 상관되지만 과 는 상관되지 않습니다. 그러나 이것이 사실이라면 왜 다음과 같은 간단한 파생이 이루어지지 않습니까? 와이티ϵ티= α + β와이t - 1+ϵ티,∼I I D엔( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

AR ( ) 모델을 고려하십시오 ( 간단 성을 위해 평균이 0이라고 가정).피pp 엑스티=φ1엑스t - 1+ … +φ피엑스t - p+ε티xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t 대한 OLS 추정기 ( 조건부 최대 우도 추정량에 는 최근 스레드에 표시된 것처럼 바이어스 된 것으로 알려져 있습니다 .φ : …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

제지 공장의 성능을 예측하기 위해 RF 회귀를 사용하려고합니다. 나는 기계 (종이 생산, 기계가 끌어 낸 전력)의 성능뿐만 아니라 입력 (속도 및 목재 펄프의 양 등 ...)에 대한 분 단위 데이터를 가지고 있으며 10 분을 예측하려고합니다. 성능 변수에 앞서. 12 개월의 데이터를 얻었으므로 훈련 세트의 경우 11 개월과 테스트의 마지막 달로 …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

이진 시계열 모델링에 대한 일반적인 접근 방법은 무엇입니까? 이것이 취급되는 종이나 교과서가 있습니까? 강력한 자기 상관 관계가있는 이진 프로세스를 생각합니다. AR (1) 프로세스의 부호와 같은 것은 0에서 시작합니다. 말 및 백색 잡음 . 그런 다음 의해 정의 된 이진 시계열 은 자기 상관을 보여 주며 다음 코드로 설명하고 싶습니다.엑스0= 0X0=0X_0 …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

AR (1)을 사용하여 임의의 보행을 추정하면 계수는 1에 매우 가깝지만 항상 적습니다. 계수가 1보다 크지 않은 수학 이유는 무엇입니까?

10 regression  autoregressive  random-walk 

주요 문제 는 EViews 및 R을 사용하여 유사한 매개 변수 추정치를 얻을 수 없다는 것입니다. 내가 모르는 이유 때문에 EViews를 사용하여 특정 데이터에 대한 매개 변수를 추정해야합니다. NLS (nonlinear least squares) 옵션을 선택하고 다음 공식을 사용하면됩니다.indep_var c dep_var ar(1) EViews의 청구 : 그들은 AR 선형 추정하는 것이 (1)와 같은 처리 …

10 r  autoregressive  software 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

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