«time-series» 태그된 질문

실제로 AR (P) 프로세스가 고정적인지 여부를 평가하는 방법은 무엇입니까? AR 및 MA 모델의 순서를 결정하는 방법은 무엇입니까?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

케이케이kadf.test케이케이k Dickey-Fuller = -3.9828, Lag order = 4, p-value = 0.01272 alternative hypothesis: stationary # 103^(1/3)=k=4 Dickey-Fuller = -2.7776, Lag order = 0, p-value = 0.2543 alternative hypothesis: stationary # k=0 Dickey-Fuller = -2.5365, Lag order = 6, p-value = 0.3542 alternative hypothesis: stationary # k=6 PP 테스트 결과와 함께 …

15 r  time-series  trend 

그래서 나는 오일 수익률 의 ACF / PACF 를 플로팅하고 긍정적 인 자기 상관을 기대하고 있었지만 놀랍게도 부정적인 의미있는 자기 상관만을 얻었습니다. 위의 그래프를 어떻게 해석해야합니까? 그들은 이전에 감소했을 때 오일 반품이 증가하는 경향이 있고 그 반대의 경우에도 진동하는 행동을 나타내는 것으로 보입니다. 내가 틀렸다면 정정 해주세요.

15 time-series 

25 개 기간 동안 여러 제품 (1200 개 제품)의 수요를 포함한 데이터 세트가 있으며 다음 기간 동안 각 제품의 수요를 예측해야합니다. 처음에는 ARIMA를 사용하고 각 제품에 대한 모델을 학습하고 싶었지만 제품 수와 (p, d, q) 매개 변수 조정으로 인해 시간이 많이 걸리고 실용적이지 않습니다. 이전 요구가 독립 변수 인 경우 …

14 machine-learning  time-series  arima 

그것은 전혀 이상한 질문 일지 모르지만 주제에 대한 초보자로서 회귀의 가정 중 하나가 회귀가 적용되는 데이터가 비 iid?

14 regression  time-series  trend  iid 

반복적 인 신경망에서는 일반적으로 여러 시간 단계를 통해 전파되고 네트워크를 "롤링 해제"한 다음 입력 시퀀스를 통해 전파됩니다. 시퀀스에서 각 개별 단계 후에 가중치를 업데이트하지 않는 이유는 무엇입니까? (잘림 길이 1을 사용하는 것과 동일하므로 롤링 할 것이 없습니다.) 이것은 사라지는 기울기 문제를 완전히 제거하고 알고리즘을 크게 단순화하며 아마도 현지 최소값에 걸릴 …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

이 질문은 매우 순진하지만, 계량 경제학을 가르치는 방식이 시계열 데이터와 패널 데이터 방법간에 차이가있을 경우 매우 혼란스러워합니다. 시계열과 관련하여 공분산 고정, AR, MA 등과 같은 주제를 다루었습니다. 패널 데이터와 관련하여 고정 효과 대 임의 효과 (보다 일반적으로 계층 적 모델), 차이 형식의 토론 만 보았습니다. 차이 등 이러한 주제는 어떤 …

14 time-series  econometrics  panel-data 

지수 평활 모형의 맥락에서 누락 된 데이터를 처리하는 표준 방법은없는 것 같습니다. 특히, 예측 패키지 에서 ets 라고하는 R 구현은 데이터 손실없이 가장 긴 하위 시퀀스를 취하는 것으로 보이며 Hyndman et al. 누락 된 데이터에 대해 전혀 이야기하지 않는 것 같습니다. 사용자가 명시 적으로 요청하면 (그리고 누락 된 데이터가 너무 …

14 time-series  forecasting  missing-data 

나는 많은 진보없이 1 년 이상이 문제를 해결하려고 노력해 왔습니다. 그것은 내가하고있는 연구 프로젝트의 일부이지만 문제의 실제 영역은 약간 혼란 스럽기 때문에 내가 만든 이야기 예제로 설명 할 것입니다 (눈 추적). 당신은 대양을 가로 질러 이동하는 적의 함선을 추적하는 비행기이므로, 당신은 그 함선의 일련의 (x, y, time) 좌표를 수집했습니다. 당신은 …

14 time-series  machine-learning  prediction 

금융 계량 경제학 연구에서는 매일의 데이터 형식을 취하는 재무 시계열 간의 관계를 조사하는 것이 매우 일반적 입니다. 변수는 종종 로그 차이를 취하여 으로 만들어집니다 . .LN ( P t ) - LN ( P t - 1 )나는( 0 )나는(0)I(0)ln( P티) − ln( Pt - 1)ln⁡(피티)−ln⁡(피티−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) 그러나 일별 데이터는 매주 …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

최근에 시계열을 다시 샘플링하는 방법을 찾고있었습니다. 긴 메모리 프로세스의 자동 상관을 거의 유지합니다. 관측 영역을 유지합니다 (예 : 다시 샘플링 된 일련의 정수는 여전히 일련의 정수입니다). 필요한 경우 일부 스케일에만 영향을 줄 수 있습니다. 길이 시계열에 대해 다음 순열 체계를 생각해 냈습니다 .2N2N2^N 빈 연속 관측의 쌍에 의해 시계열 (가 …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

이진 로지스틱 회귀 분석을 실행하여 10 년 동안 (1997-2006) 독립 변수 집합에서 충돌 (종속 변수)의 존재 유무를 모델링하고 매년 107 개의 관측치를 얻습니다. 내 독립은 : 토지 분해 (2 가지 유형의 분해에 범주 적); 인구 증가 (0- 아니오; 1- 예); 생계 유형 (0-1 형; 1-2 형); 인구 밀도 (3 단계 …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

시계열을 비교하기위한 동적 시간 왜곡 측정을 파악하려고합니다. 다음과 같은 세 가지 시계열 데이터 집합이 있습니다. T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, 0.000308388157895, 0.000198906016907, 0.000179549331179, 9.06289650172e-05, 0.000253506844685, 0.000582896161212, 0.000386473429952, 0.000179839942451, 0, 0.000275608635737, 0.000622665006227, 0.00036075036075, 0.00029057097196, 0.000353232073472, 0.000394710874285, …

14 r  time-series  clustering 

패널 데이터 분석에서, 임의 / 혼합 효과가있는 다중 레벨 모델을 사용하여 자동 상관 문제 (즉, 시간이 지남에 따라 개별적으로 관측 값이 군집 됨)를 처리하기 위해 시간과 충격의 일부 사양에 맞게 조정 된 다른 매개 변수를 추가했습니다. . ARMA / ARIMA는 비슷한 문제를 해결하기 위해 고안된 것 같습니다. 온라인에서 찾은 리소스는 …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

시계열 분석에서 Box-Jenkins 모델 선택 절차는 시리즈의 자기 상관 및 부분 자기 상관 함수를 살펴 보는 것으로 시작합니다. 이러한 도표 는 ARMA 모델 에서 적절한 ppp 및 를 제안 할 수 있습니다 . 이 절차는 사용자에게 AIC / BIC 기준을 적용하여 화이트 노이즈 오류 항이있는 모델을 생성하는 모델 중에서 가장 …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins