통계 및 빅 데이터 time-series

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해밀턴의 시계열 분석으로 시작했지만 절망적으로 길을 잃었습니다. 이 책은 제가 스스로 배우기에는 너무 이론적입니다. 자율 학습에 적합한 시계열 분석에 대한 교과서에 대한 권장 사항이 있습니까?

99 time-series self-study references

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나는 고정 시계열이 시간이 지남에 따라 평균과 분산이 일정하다는 것을 이해합니다. 다른 ARIMA 또는 ARM 모델을 실행하기 전에 데이터 세트가 고정되어 있는지 확인해야하는 이유를 누군가에게 설명해 주시겠습니까? 자기 상관 및 / 또는 시간이 중요하지 않은 일반 회귀 모형에도 적용됩니까?

92 regression time-series stationarity

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일반 시계열의 온라인 이상 값 탐지를위한 간단한 알고리즘

많은 시계열로 작업하고 있습니다. 이 시계열은 기본적으로 10 분마다 오는 네트워크 측정이며, 일부는 주기적 (예 : 대역폭)이고 다른 일부는 그렇지 않습니다 (예 : 라우팅 트래픽의 양). 온라인 "이상 점 탐지"를위한 간단한 알고리즘을 원합니다. 기본적으로 각 시계열에 대한 전체 기록 데이터를 메모리 (또는 디스크)에 유지하고 라이브 시나리오에서 새 이상 치를 캡처하려고합니다 …

88 time-series outliers mathematical-statistics real-time

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시계열 예측에 신경망을 적용하는 방법은 무엇입니까?

저는 기계 학습에 익숙하지 않고 신경망을 시계열 예측에 적용하는 방법을 알아 내려고 노력했습니다. 쿼리와 관련된 리소스를 찾았지만 여전히 약간 손실 된 것 같습니다. 너무 자세하지 않은 기본적인 설명이 도움이 될 것이라고 생각합니다. 몇 년에 걸쳐 매월 가격 값이 있고 새로운 가격 값을 예측하고 싶다고 가정 해 봅시다. 지난 몇 달 …

83 time-series forecasting neural-networks

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예 : 이진 결과에 glmnet을 사용하는 LASSO 회귀

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) …

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기존 변수와 정의 된 상관 관계를 갖는 랜덤 변수 생성

시뮬레이션 연구를 위해 기존 변수 와의 미리 정의 된 (인구) 상관 관계를 나타내는 임의의 변수를 생성해야합니다 .YYY I는 들여다 R패키지 copula와 CDVine소정 의존성 구조 랜덤 변수 분포를 생성 할 수있다. 그러나 결과 변수 중 하나를 기존 변수에 고정 할 수 없습니다. 기존 기능에 대한 아이디어와 링크를 부탁드립니다! 결론 : 서로 …

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시계열 모델 선택에 k- 폴드 교차 검증 사용

질문 : 무언가를 확신하고 싶습니다 . 시계열과 함께 k- 폴드 교차 검증을 사용하는 것이 간단합니까, 사용하기 전에 특별한주의를 기울여야합니까? 배경 : 5 분마다 데이터 샘플을 사용하여 6 년의 시계열 (반 마코프 체인 사용)을 모델링하고 있습니다. 여러 모델을 비교하기 위해 6 년 안에 데이터를 분리하여 6 배 교차 검증을 사용하고 있으므로 …

70 time-series modeling cross-validation

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시계열에서 이상을 탐지하기 위해 어떤 알고리즘을 사용해야합니까?

배경 Network Operations Center에서 일하고 있으며 컴퓨터 시스템 및 성능을 모니터링합니다. 모니터링 할 주요 지표 중 하나는 현재 서버에 연결된 많은 방문자 / 고객입니다. 이를 보이기 위해 (Ops 팀) 시계열 데이터와 같은 메트릭을 수집하고 그래프를 그립니다. Graphite 는 우리가 그것을 할 수있게 해줍니다.이 API는 갑작스런 하락 (주로) 및 기타 변경이 …

69 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

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외삽 법에 어떤 문제가 있습니까?

외삽이 왜 나쁜 생각인지에 대한 저학년 청문회로서 통계 과정에 앉아있는 것을 기억합니다. 또한 온라인에 대한 다양한 출처가 있습니다. 여기에 대한 언급도 있습니다 . 외삽이 왜 나쁜 생각인지 이해하는 사람이 있습니까? 그렇다면 예측 기술이 통계적으로 유효하지 않은 이유는 무엇입니까?

68 regression time-series forecasting

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시계열 분석에 반복 신경망을 사용하는 올바른 방법

재발 신경망은 "메모리"계층을 가지고 있다는 점에서 "정규"네트워크와 다릅니다. 이 계층으로 인해 반복 NN은 시계열 모델링에 유용합니다. 그러나 사용법을 올바르게 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. :의은 (왼쪽에서 오른쪽으로) 나는 다음과 같은 시계열 있다고 가정 해 봅시다 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 내 목표는 예측하는 것입니다 i포인트를 사용하여 번째 지점을 …

67 time-series machine-learning neural-networks

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데이터의 계절성을 감지하기 위해 어떤 방법을 사용할 수 있습니까?

수신 한 데이터에서 계절성을 감지하고 싶습니다. 계절 하위 계열 그림 및 자기 상관 그림과 같이 내가 찾은 몇 가지 방법이 있지만 그래프를 읽는 방법을 이해하지 못하는 사람이 있습니까? 다른 하나는 그래프의 최종 결과 유무에 관계없이 계절성을 감지하는 다른 방법이 있습니까?

56 time-series seasonality

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시계열 예측에 딥 러닝 사용

나는 딥 러닝 분야에서 새로운 것이었고 첫 번째 단계는 deeplearning.net 사이트에서 흥미로운 기사를 읽는 것이 었습니다. 딥 러닝에 관한 논문에서 Hinton과 다른 사람들은 대부분 이미지 문제에 적용하는 것에 대해 이야기합니다. 누군가 내게 대답하려고 할 때 시계열 값 (재무, 인터넷 트래픽 등)을 예측하는 문제에 적용 할 수 있습니까? 가능한 경우 집중해야 …

54 time-series machine-learning prediction deep-learning deep-belief-networks

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이동 평균 프로세스의 실제 예

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

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효율적인 온라인 선형 회귀

일반적인 선형 회귀를 수행하려는 일부 데이터를 분석하고 있지만 연속 입력 데이터 스트림 (메모리에 비해 너무 커짐)을 사용하여 온라인 설정을 처리하고 있기 때문에 불가능합니다. 소비되는 동안 모수 추정값을 업데이트합니다. 즉, 모든 것을 메모리에로드하고 전체 데이터 세트에서 선형 회귀를 수행 할 수는 없습니다. 간단한 선형 다변량 회귀 모델을 가정합니다. y = A …

53 time-series regression algorithms real-time

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시계열 모델링을위한 상태 공간 모델과 칼만 필터의 단점은 무엇입니까?

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 …

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