«time-series» 태그된 질문

예측자가 직면 한 중요한 문제 중 하나는 주어진 시리즈 를 예측할 수 있는지 여부입니다. 필자 는 주어진 시계열을 결정하기 위해 대략적인 엔트로피 (ApEn) 를 상대적인 척도로 사용하는 Peter Catt의 " 우선 순위 예측 지표의 엔트로피 "라는 기사를 우연히 발견했습니다 . 기사는 말합니다 "작은 ApEn 값은 데이터 집합 뒤에 유사한 데이터 …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

예를 들어 여기에서 논의 된 시계열 데이터 (일명 중단 된 시계열)를 사용하여 개입 분석을 수행 할 때 필요한 요구 사항 중 하나는 개입으로 인한 총 이득 (또는 손실)을 추정하는 것입니다. ). R 내에서 필터 함수를 사용하여 개입 함수를 추정하는 방법을 완전히 이해하지는 못했지만, 나는 그것이 어떤 상황에서도 작동하기에 충분히 일반적이기를 …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

최근에 DTW (Dynamic Time Warping)에 대해 많이 읽었습니다. DTW를 불규칙한 시계열에 적용하는 데 전혀 문헌이 없거나 적어도 그것을 찾을 수 없다는 것이 매우 놀랍습니다. 아무도 나에게 그 문제와 관련된 무언가에 대한 참조를 줄 수 있습니까? 아니면 심지어 그 구현 일 수도 있습니까?

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series 

이것은 내 연구에 대한 설명입니다. 저는 A, B, C의 세 가지 식물을 실험하고 있습니다.이 식물들은 당뇨병 환자의 혈당을 낮추어야합니다. 마우스로 한 번 투여 한 후이 세 가지 식물 중 어느 것이 혈당 감소에 더 긴 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 이것은 7 시점 (1 일, 2 일, 3 일, 5 일, …

10 time-series  anova 

시계열 확률 밀도 함수 예측에 대한 연구를하고 있습니다. 우리는 역사적으로 관찰 된 (보통 추정 된) PDF가 주어진 PDF를 예측하는 것을 목표로하고 있습니다. 우리가 개발하고있는 예측 방법은 시뮬레이션 연구에서 상당히 잘 수행됩니다. 그러나 우리의 방법을 더 설명하기 위해 실제 응용 프로그램의 수치 예가 필요합니다. 따라서 시계열의 PDF가 수집되고 이러한 시계열을 예측하는 …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

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다음 자기 상관 함수 그림에서 파란색 점선을 이해하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 누군가 나에게 간단한 설명을 줄 수 있습니까?

10 r  time-series  autocorrelation 

나는 종종 적절한 타임 스탬프 양의 시계열 데이터, 관련 타임 스탬프와 함께 5 억에서 2 억 배의 배를 처리하고이를 동적으로 시각화하고 싶습니다. 이를 효과적으로 수행 할 수있는 기존 소프트웨어가 있습니까? 라이브러리와 데이터 형식은 어떻습니까? 줌 캐시 는 큰 시계열에 중점을 둔 라이브러리의 한 예입니다. 줌 캐시에서 데이터는 여러 해상도로 요약되어 …

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나는 경험적 직관이 매주 계절성을 기대해야한다고 말하는 데이터 세트를 가지고 있습니다 (즉, 토요일과 일요일의 행동은 나머지 주와 다릅니다). 이 전제가 사실이어야합니까, 자기 상관 그래프가 7의 지연 배수에서 버스트를 제공해서는 안됩니까? 다음은 데이터 샘플입니다. data = TemporalData[{{{2012, 09, 28}, 19160768}, {{2012, 09, 19}, 19607936}, {{2012, 09, 08}, 7867456}, {{2012, 09, 15}, …

10 time-series  autocorrelation  forecasting 

나는 그것을 주장하는 논문을 읽고 있습니다 엑스^케이= 1엔−−√∑j = 0엔− 1엑스제이이자형− i 2 πk j / N,엑스^케이=1엔∑제이=0엔−1엑스제이이자형−나는2π케이제이/엔,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (즉, 이산 푸리에 변환 CLT에 의한 DFT)는 (복잡한) 가우스 랜덤 변수 인 경향이있다. 그러나 나는 이것이 사실이 아니라는 것을 알고 있습니다. 이 잘못된 주장을 읽은 후, 나는 인터넷을 검색 하고 Peligrad & …

10 time-series  central-limit-theorem  fourier-transform 

편향 동전 모델에는 일반적으로 하나의 매개 변수 있습니다. 일련의 추첨에서 를 추정하는 한 가지 방법 은 베타 사전을 사용하고 이항 우도를 갖는 사후 분포를 계산하는 것입니다.θ=P(Head|θ)θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta 내 설정에서 이상한 물리적 프로세스로 인해 동전 속성이 천천히 변경되고 는 시간 의 함수가됩니다 . 내 데이터는 일련의 정렬 된 …

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두 주가의 시계열 간의 리드 랙을 분석하려고합니다. 정기적 인 시계열 분석에서는 VECM (Granger Causality) 인 Cross Correlaton을 수행 할 수 있습니다. 그러나 불규칙한 간격의 시계열에서 어떻게 동일하게 처리합니까? 가설은 계측기 중 하나가 다른 쪽을 이끈다는 것입니다. 두 기호에 대한 데이터가 마이크로 초에 있습니다. RTAQ 패키지를 살펴보고 VECM을 적용 해 보았습니다. …

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마우스 클릭의 시간적 패턴 (클릭 시간 목록)만을 기반으로 컴퓨터 사용자의 활동을 예측할 수 있습니까?[t1,t2,t3,…][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] 예를 들어 작업 중 : Facebook에서 시간을 보내고 vs. 사진을보고 vs. 컴퓨터 게임을합니다. 그들이 더 세밀한 예측 (예 : 스타 크래프트 vs 카운터 스트라이크 vs SimCity 재생)이라면 나도 관심이 있습니다. (논쟁 적으로) 누군가가 (빠르고 파열 한 …

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시계열 예측 작업을하고 있습니다. 두 개의 데이터 세트 및 있습니다. 세 가지 예측 모델이 있습니다. 이러한 모델은 모두 데이터 세트 의 샘플을 사용하여 학습되며 성능은 데이터 세트 의 샘플을 사용하여 측정됩니다 . 성능 지표가 MSE (또는 다른 것)라고 가정 해 봅시다. 데이터 세트 대해 측정 할 때 해당 모델의 MSE …

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시계열 개념과 시계열이 아닌 개념을 혼용하고있을 수 있지만, 직렬 상관을 나타내는 회귀 모델과 단위근을 나타내는 모델의 차이점은 무엇입니까? 또한 왜 Durbin-Watson 테스트를 사용하여 직렬 상관을 테스트 할 수 있지만 단위 근에 대해 Dickey-Fuller 테스트를 사용해야합니까? (내 교과서에 따르면 Durbun Watson 테스트는 독립 변수에 지연을 포함하는 모델에서 사용할 수 없기 때문입니다.)

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