«time-series» 태그된 질문

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 

이 질문에는 하나 이상의 심각한 오해가있을 수 있지만 계산을 올바르게하는 것이 아니라 시계열을 배우는 데 중점을 둡니다. 시계열의 적용을 이해하려고 할 때, 데이터의 비추 세화로 미래의 가치를 예측할 수없는 것처럼 보입니다. 예를 들어 패키지의 gtemp시계열은 astsa다음과 같습니다. 예측 된 미래 가치를 표시 할 때 지난 수십 년간 상승 추세를 고려해야합니다. …

10 r  time-series  data-visualization 

이 질문에 대한 의견 에서 사용자 @whuber는 주기적 데이터에 맞추기 위해 주기적 버전의 스플라인을 사용할 가능성을 인용했습니다. 이 방법, 특히 스플라인을 정의하는 방정식과 실제로 스플라인을 구현하는 방법에 대해 더 알고 싶습니다 (주로 R사용자이지만 MATLAB 또는 Python으로 필요할 수 있습니다). 또한 이것은 "좋은 것"이지만 삼각 다항식 피팅과 관련하여 가능한 장점 / …

10 regression  time-series  seasonality  splines 

저는 현재 입자 필터와 재무 분야에서 가능한 용도를 이해하려고 노력하고 있으며 상당히 어려움을 겪고 있습니다. (i) 입자 필터의 기본에 접근 할 수 있도록하기 위해 (ii) 나중에 철저히 이해하기 위해 다시 방문해야하는 수학적 및 통계적 전제 조건은 무엇입니까? 아직 다루지 않은 상태 공간 모델을 제외하고 대학원 수준 시계열 계량 계에 대한 …

10 time-series  particle-filter 

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 

제목에서와 같이, 나는 두 개의 유사한 시계열 사이의 상당한 차이를 식별하는 데 도움이되는 통계 테스트가 존재하는지 알고 싶습니다. 구체적으로, 아래 그림을 보면, 시간 t1에서, 즉 이들 간의 차이가 커지기 시작할 때 계열이 분기되기 시작한다는 것을 감지하고 싶습니다. 또한 시리즈 간 차이가 중요하지 않은 시점을 감지합니다. 이를 위해 유용한 통계 테스트가 …

10 time-series  statistical-significance  variance  convergence  trend 

나는 기계 학습을위한 기계 학습 책에 주어진 예를 읽고 있습니다. 먼저 예를 자세히 설명한 다음 내 질문에 대해 이야기하겠습니다. 예 : 25 년간의 주가 10 년 동안 데이터 세트를 가져옵니다. 25 주가로 PCA를 운영합니다. 주성분을 다우 존스 지수와 비교합니다. PC와 DJI의 유사성이 매우 높습니다! 내가 이해 한 바에 따르면,이 예는 …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

Durbin-Watson 테스트는 지연 1에서 잔차의 자기 상관을 테스트합니다. 그러나 지연 1에서 자기 상관을 직접 테스트합니다. 또한, 지연 2,3,4에서 자기 상관을 테스트 할 수 있으며 여러 지연에서 자기 상관에 대한 좋은 portmanteau 테스트가 있으며 훌륭하고 쉽게 해석 할 수있는 그래프를 얻을 수 있습니다 (예 : R의 acf () 함수). Durbin-Watson은 이해하기 …

10 time-series  autocorrelation 

나는 다음 문장을 종이로 읽었다. 단기 계수와 장기 계수 사이에 차이가 있다는 사실은 지연된 내생 변수를 포함하는 우리 사양의 결과입니다. 첫 번째 차이에서 회귀를 실행하고 종속 변수의 지연을 포함합니다. 이제 그들은 출력에서 추정값을 보면 (예를 들어이 추정값 라고 하자) 이것이 종속 변수에 대한 p 의 단기 효과라고 주장한다 . 또한 …

10 regression  time-series  lags 

상황을 상상해보십시오. 우리는 3 개의 광산에 대한 역사적 기록 (20 년)을 가지고 있습니다. 은이 있으면 내년에 금을 찾을 확률이 높아 집니까? 그러한 질문을 테스트하는 방법? 예제 데이터는 다음과 같습니다. mine_A <- c("silver","rock","gold","gold","gold","gold","gold", "rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "rock","rock","rock","silver","rock","rock") mine_B <- c("rock","rock","rock","rock","silver","rock","rock", "silver","gold","gold","gold","gold","gold","rock", "silver","rock","rock","rock","rock","rock") mine_C <- c("rock","rock","silver","rock","rock","rock","rock", "rock","silver","rock","rock","rock","rock","silver", "gold","gold","gold","gold","gold","gold") time <- seq(from = 1, to …

10 r  time-series  hypothesis-testing  stochastic-processes 

저는 금융 및 보험 분야의 분석가이며 변동성 모델에 적합하려고 할 때마다 끔찍한 결과를 얻습니다. 잔차는 종종 고정적이지 않고 (단위 루트 의미에서) 이질성 (heteroskedastic)입니다 (모델은 변동성을 설명하지 않습니다). ARCH / GARCH 모델이 다른 종류의 데이터와 함께 작동합니까? 일부 요점을 명확히하기 위해 17/04/2015 15:07에 편집되었습니다.

10 time-series  garch  volatility-forecasting  arch 

간단한 회귀를 실행하려고하는데 매월 빈도에서 Y 변수가 관찰되고 연간 빈도에서 x 변수가 관찰됩니다. 다른 빈도의 회귀 분석에 사용될 수있는 적절한 접근 방식에 대한 지침을 정말 감사하겠습니다. 대단히 감사합니다

10 regression  time-series 

계절성이있는 시계열이 있으면 시리즈가 자동으로 고정되지 않습니까? 내 직감 (아마도 오프)은 그렇지 않다는 것입니다. 계절성은 시리즈가 일정한 값 주위에서 오르내림을 의미합니다. 사인파와 같은 것. 따라서이 논리에 의해 계절성을 갖는 시계열은 (약한) 고정 시리즈 (일정한 평균)입니다. 이것이 잘못 되었습니까? 왜?

10 time-series  stationarity  seasonality 

위키 백과 페이지는 박스 - 젠킨스는 시계열에 ARIMA 모델을 피팅하는 방법이라고 말한다. 이제 ARIMA 모델을 시계열에 맞추려면 SAS를 열고 호출 proc ARIMA하고 매개 변수 를 제공하면 SAS에서 AR 및 MA 계수를 제공합니다. 이제 의 다른 조합을 시도 할 수 있으며 SAS는 각 경우마다 계수 세트를 제공합니다. Akaike 정보 기준이 가장 …

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일반적인 질문입니다. 시계열 데이터가있는 경우 기계 / 통계 학습 기법 (KNN, 회귀)보다 시계열 기법 (일명 ARCH, GARCH 등)을 사용하는 것이 더 좋은 방법은 무엇입니까? 교차 검증 된 유사한 질문이있는 경우, 저를 찾아서 찾을 수없는 문제에 대해 알려주십시오.

10 time-series  machine-learning