통계 및 빅 데이터 time-series

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나는 잠시 동안 고개를 곤두 세우면서 씨름하고 있었다 ... 어떻게 생각 하는가? 의견이나 추가 의견이 있으시면 감사하겠습니다. 고정 프로세스는 분포 평균과 분산이 일정하게 유지되도록 시계열 값을 생성하는 프로세스입니다. 엄밀히 말하면, 이것은 약한 형태의 정상 성 또는 공분산 / 평균 성 정상 성으로 알려져 있습니다. 약성의 형태는 시계열이 시간에 걸쳐 일정한 …

14 time-series stationarity intuition

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짧은 시계열이 모델링 가치가 있습니까?

여기 몇 가지 맥락이 있습니다. 두 가지 환경 변수 (온도, 영양소 수준)가 11 년 동안 반응 변수의 평균 값에 어떤 영향을 미치는지 결정하고 싶습니다. 매년 1 억 개가 넘는 위치의 데이터가 있습니다. 목표는 11 년 동안 반응 변수의 평균값이 환경 변수의 변화에 반응했는지 여부를 결정하는 것입니다 (예 : 더 따뜻한 …

14 time-series regression sample-size small-sample

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시계열 쌍 사이의 계산 상관 (및 상기 상관의 중요성)

나는 두 개의 시계열 S와 T를 가지고 있습니다. 그들은 같은 주파수와 같은 길이를 가지고 있습니다. 나는 (R을 사용하여),이 쌍 사이의 상관 관계 (S와 T)를 계산하고 상관 관계의 중요성을 계산할 수 있기를 원하므로 상관 관계가 우연인지 여부를 결정할 수 있습니다. R에서 이것을하고 싶습니다. 시작하기 위해 포인터 / 골격 프레임 워크를 찾고 …

14 r time-series correlation

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시계열 데이터 스무딩

수면 트렌드를 분석하고 선택적으로 가벼운 수면 중에 원하는 시간 근처에서 사용자를 깨울 수 있도록 수면 중에 가속도계 데이터를 기록하는 안드로이드 응용 프로그램을 구축 중입니다. 경보와 데이터를 수집하고 저장하는 구성 요소를 이미 구축했습니다. 나는 여전히 수면 데이터를 표시하고 저장하는 짐승을 정말 의미 있고 분명한 방식으로 해결해야합니다. 몇 장의 사진에는 2 천 …

14 time-series smoothing signal-processing java

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기계 학습을위한 시계열의 순서

교차 검증 및 시계열에 대한 RJ Hyndman 의 "연구 팁"중 하나를 읽은 후 여기에서 공식화하려고하는 오래된 질문으로 돌아 왔습니다. 분류 또는 회귀 문제에서 데이터의 순서는 중요하지 않으므로 k 배 교차 검증을 사용할 수 있습니다. 반면 시계열에서 데이터 순서는 매우 중요합니다. 그러나 기계 학습 모델을 사용하여 시계열을 예측할 때 일반적인 전략은 …

14 time-series machine-learning cross-validation

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시계열을 어떻게 추론합니까?

시계열을 어떻게 추론합니까? 첫 번째 차이를보고 Dickey Fuller 테스트를 실행해도 괜찮습니까? 또한 Stata 에서이 작업을 수행하여 시계열을 추론 할 수 있음을 온라인에서 발견했습니다. reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) 시계열을 추론하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

14 regression time-series stata stationarity

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미시 경제학의 인과 관계 vs 시계열 경제학의 그레인저 인과 관계

저는 미시 경제학 (특히 IV 또는 회귀 불연속 설계)에서 사용되는 인과 관계와 시계열 계량 경제학에서 사용되는 Granger 인과 관계를 이해합니다. 서로를 어떻게 관련 시키는가? 예를 들어, 패널 데이터에 사용되는 두 가지 접근법 (예 : , T = 20 ) 을 보았습니다 . 이와 관련하여 논문에 대한 언급은 인정 될 것이다.T …

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ARMA-GARCH를 적용하려면 고 정성이 필요합니까?

재무 시계열에 ARMA-GARCH 모델을 사용하고 해당 모델을 적용하기 전에 시리즈가 고정되어야하는지 궁금합니다. 나는 ARMA 모델을 적용하는 것을 알고 시리즈가 고정되어 있어야하지만 GARCH 오류를 포함하기 때문에 ARMA-GARCH는 확실하지 않습니다. 왜냐하면 변동성 클러스터링 및 불일치 분산을 의미하므로 변환이 무엇이든간에 정지되지 않은 시리즈입니다. . 재무 시계열은 일반적으로 고정 또는 비 정적입니까? 나는 몇 …

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두 개의 이산 푸리에 변형의 유사성?

기후 모델링에서 지구의 기후를 적절하게 묘사 할 수있는 모델을 찾고 있습니다. 여기에는 El Nino Southern Oscillation과 같은 반 순환 패턴이 표시됩니다. 그러나 모델 검증은 일반적으로 비교적 짧은 기간에 걸쳐 이루어지며, 적절한 관측 데이터가 있습니다 (최근 ~ 150 년). 이는 모델이 올바른 패턴을 표시 할 수 있지만 상관 관계와 같은 선형 …

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MA 프로세스가 되돌릴 수없는 이유는 무엇입니까?

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 …

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지연이있는 다중 선형 회귀와 시계열의 "기계적"차이는 무엇입니까?

저는 현재 데이터 공학 석사 학위를 공부하고있는 비즈니스 및 경제학을 전공했습니다. 선형 회귀 (LR)와 시계열 분석 (TS)을 공부하면서 질문이 떠 올랐습니다. 여러 선형 회귀를 사용하고 지연된 변수를 추가하는 대신 (ACF 및 PACF를 사용하여 지연된 순서로) 완전히 새로운 방법, 즉 시계열 (ARIMA)을 만드는 이유는 무엇입니까? 그래서 선생님은이 문제에 대한 작은 에세이를 …

14 regression time-series multiple-regression least-squares arima

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R에 여러 외생 변수가있는 Arima 시계열 예측 (auto.arima)

여러 외생 변수가있는 여러 시계열 ARIMA 모델을 기반으로 예측을 수행하고 싶습니다. 통계 나 RI가 유지하고 싶지 않은 기술에 대해서는 그다지 간단하지 않기 때문에 (3 개월 동안의 예측은 충분합니다). 나는 1 개의 종속 시계열과 3-5 개의 예측 변수 시계열, 모든 월간 데이터, 간격이없고 같은 시간 "수평선"이 있습니다. auto.arima 함수가 발생하여 이것이 …

14 r time-series arima

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순환 데이터의 시계열 모델링

일부 바람 / 파도 데이터에 대한 ARIMA 모델을 구축 중입니다. 각 변수에 대해 별도의 모델을 작성 중입니다. 모델링해야 할 변수 중 두 가지는 파도와 바람 방향입니다. 값은도 (0-360 °)입니다. 값 간격이 원형 인이 유형의 데이터를 모델링 할 수 있습니까? 그렇지 않다면, 이런 종류의 데이터에 가장 적합한 모델은 무엇입니까?

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장기 분산이란 무엇입니까?

시계열 분석 영역에서 장기 분산은 어떻게 정의됩니까? 데이터에 상관 관계 구조가있는 경우에 사용된다는 것을 알고 있습니다. 따라서 확률 론적 과정은 iid 임의 변수가 아니라 동일하게 분포 된 것입니까?X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots 개념에 대한 소개 및 추정과 관련된 어려움으로 표준 참조를 할 수 있습니까?

13 time-series variance references kernel-smoothing non-independent

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R을 이용한 시계열 분석 절차 및 방법

앞으로 6 개월 동안 원자재 (석유, 알루미늄, 주석 등)의 가격을 예측하려는 소규모 프로젝트를 진행하고 있습니다. 예측할 12 가지 변수가 있으며 2008 년 4 월-2013 년 5 월의 데이터가 있습니다. 예측은 어떻게해야합니까? 나는 다음을 수행했다. 시계열 데이터 세트로 가져온 데이터 모든 변수의 계절성은 추세에 따라 달라지는 경향이 있으므로 곱셈 모델을 사용하겠습니다. …

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