«time-series» 태그된 질문

R에서 stl ()을 사용하여 카운트 데이터를 추세, 계절 및 불규칙 구성 요소로 분해했습니다. 결과 트렌드 값은 더 이상 정수가 아닙니다. 다음과 같은 질문이 있습니다. stl ()이 카운트 데이터를 비계 절화하는 적절한 방법입니까? 결과 추세가 더 이상 값을 가지지 않으므로 lm ()을 사용하여 추세 구성 요소를 모델링 할 수 있습니까?

12 r  time-series  poisson-distribution 

관측치가 누락 된 일련의 기후 데이터에서 이상 값을 감지하려고합니다. 웹을 검색하면서 사용 가능한 많은 접근 방법을 찾았습니다. 이 중 stl 분해는 추세와 계절 성분을 제거하고 나머지를 연구한다는 의미에서 매력적입니다. 읽기 STL : 황토에 계절 - 트렌드 분해 절차 기반은 , stl누락 된 값에도 불구하고 적용 할 이상치의 영향을받지 가능한 가변성을 …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

다음 그래프를 고려하십시오. 빨간색 선 (왼쪽 축)은 특정 주식의 거래량을 나타냅니다. 파란색 선 (오른쪽 축)은 해당 주식의 트위터 메시지 볼륨을 나타냅니다. 예를 들어, 5 월 9 일 (05-09)에는 약 1 억 1 천만 건의 거래와 4 만 건의 트윗이 작성되었습니다. 같은 날 또는 지연과 함께 시계열 사이에 상관 관계가 있는지 …

12 time-series  correlation  lags 

자동차가 움직이지 않을 때 1과 자동차가 움직일 때 0으로 이진 시계열이 있습니다. 최대 36 시간 전과 매 시간마다 수평선을 예측하고 싶습니다. 첫 번째 접근 방식은 t-24 (일별 계절), t-48 (주간 계절), 하루 중 시간을 사용하여 Naive Bayes를 사용하는 것입니다. 그러나 결과는 그리 좋지 않습니다. 이 문제에 대해 어떤 기사 나 …

12 r  time-series  forecasting  binary-data 

비 주기적 시계열을 따르고 있다고 가정하십시오. 분명히 추세가 감소하고 있으며 일부 테스트 ( p-value 사용 ) 로 증명하고 싶습니다 . 값 사이의 강한 시간적 (직렬) 자동 상관으로 인해 고전적인 선형 회귀를 사용할 수 없습니다. library(forecast) my.ts <- ts(c(10,11,11.5,10,10.1,9,11,10,8,9,9, 6,5,5,4,3,3,2,1,2,4,4,2,1,1,0.5,1), start = 1, end = 27,frequency = 1) plot(my.ts, col = …

12 r  time-series 

시계열 분석이 선형 학습 회귀와 달리 기계 학습 알고리즘으로 간주되지 않는 이유는 무엇입니까? 회귀 분석과 시계열 분석은 모두 예측 방법입니다. 그렇다면 왜 그들 중 하나가 학습 알고리즘으로 간주되지만 다른 알고리즘은 아닌가?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

드리프트가있는 시리즈는 로 모델링 할 수 있습니다. 여기서 는 드리프트 (일정한)이고 입니다. 와이티= c + ϕ yt - 1+ ε티yt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_t씨ccϕ = 1ϕ=1\phi=1 추세가있는 시리즈는 로 모델링 할 수 있습니다. 여기서 는 드리프트 (일정한), 는 결정적인 시간 추세 및 입니다.와이티= c + δt + …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

지금 2 년 동안 온라인 비즈니스를 운영해 왔으므로 약 2 년 동안 월별 판매 데이터를 보유하고 있습니다. 매월 저의 사업은 계절 변동 (크리스마스 등에서 더 나은 실적)과 내가 모르는 다른 요인에 의해 영향을받습니다. 향후 판매를 더 잘 예측하고 내 판매 캠페인의 효과 또는 새로운 경쟁 업체의 영향을 측정하기 위해 현재 …

12 time-series  forecasting 

적어도 일부 상위 칼리버의 통계 학자들 사이에서, 최소값의 특정 임계 값 내에 AIC 통계치가있는 모델은 AIC 통계를 최소화하는 모델로서 적절하게 고려되어야한다는 것이 잘 확립되어있다. 예를 들어 [1, p.221]에서 그런 다음 작은 GCV 또는 AIC 모델이 가장 좋습니다. 물론 GCV 또는 AIC를 맹목적으로 최소화해서는 안됩니다. 오히려 합리적으로 작은 GCV 또는 AIC …

12 time-series  model-selection  aic 

R의 MARSS 패키지는 동적 요인 분석을위한 기능을 제공합니다. 이 패키지에서 동적 요인 모델은 특수한 형태의 상태 공간 모델로 작성되며 공통 추세가 AR (1) 프로세스를 따른다고 가정합니다. 이 두 가지 방법에 익숙하지 않기 때문에 두 가지 질문이 있습니다. 동적 계수 분석은 특수한 형태의 상태 공간 모델입니까? 이 두 방법의 차이점은 무엇입니까? …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

다음 두 시계열 ( x , y ; 아래 참조)을 고려할 때이 데이터의 장기 추세 간의 관계를 모델링하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 두 시계열은 시간의 함수로 모델링 할 때 중요한 Durbin-Watson 테스트를 가지고 있으며 고정적이지 않습니다. 나는 이것이 기본적으로 arima (1,1,0 ), arima (1,2,0) 등 나는 당신이 그것들을 모델링하기 전에 …

12 regression  time-series  arima 

시계열 데이터를 기차 / 테스트 / 검증 세트로 분할하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 여기서 유효성 검사 세트는 하이퍼 파라미터 튜닝에 사용됩니까? 우리는 3 년 분량의 일일 판매 데이터를 보유하고 있으며, 2015-2016 년을 교육 데이터로 사용한 다음 2017 년 데이터에서 10 주를 무작위로 샘플링하여 유효성 검사 세트로 사용하고 2017 년 데이터에서 …

12 time-series  cross-validation  validation 

저자들이 종종 "로그 차이"모델을 추정하는 것을 본다. 로그( y티) − 로그( yt - 1) = 로그( y티/ yt - 1) = α + β엑스티로그⁡(와이티)−로그⁡(와이티−1)=로그⁡(와이티/와이티−1)=α+β엑스티\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t 가 동안 를 의 백분율 변화 와 관련시키는 것이 적절하다는 데 동의합니다 .엑스티엑스티x_t와이티와이티y_t로그( y티)로그⁡(와이티)\log (y_t)나는( 1 )나는(1)I(1) 그러나 …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

나는 R에 상당히 익숙하지 않다. 나는 시계열 분석을 읽으려고 시도했고 이미 끝났다. Shumway 및 Stoffer의 시계열 분석 및 해당 애플리케이션 3rd Edition , Hyndman의 우수한 예측 : 원칙과 실습 Avril Coghlan의 시계열 분석에 R 사용 A. Ian McLeod 외 R을 이용한 시계열 분석 Marcel Dettling 박사의 응용 시계열 분석 편집 …

12 r  time-series