통계 및 빅 데이터 time-series

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시계열 ( ~ )을 가지고 모델을 사용하여 다음 샘플 ( )을 예측해야합니다. 신경망 또는 다중 선형 회귀와 같은 시간 n에서, 나는 에서 까지의 모든 샘플을 가지고 있으며 을 예측해야합니다 . 시간에 에서 까지의 모든 샘플이 있으며 를 예측해야합니다 . 등등.X n X n + 1 , X n + 2 …

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시계열 분석을 배우는 온라인 자료

내 질문은 이것을 배우기에 좋은 온라인 자료가 있는지입니다. 물건을 잘 소개하는 것, 특히 ARMA 모델과 관련 수학. 편집 : 나는 고급 학부 수준의 것을 찾고 있습니다. Brockwell 및 Davis의 시계열 및 예측 소개 와 같은 내용

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불규칙한 간격으로 집계 된 데이터를 기반으로 예측하는 방법은 무엇입니까?

자동 판매기의 제품 판매를 예측하려고합니다. 문제는 기계가 불규칙한 간격으로 채워지고 매 채우기마다 기계의 마지막 채우기 이후 집계 된 판매량 만 기록 할 수 있다는 것입니다 (즉, 매일 판매 데이터가 없음). 따라서 기본적으로 불규칙한 간격으로 집계 된 판매에 대한 데이터가 있습니다. 간격은 보통 2 일에서 3 주 사이입니다. 다음은 하나의 자동 …

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두주기 시계의 위상차를 어떻게 추정 할 수 있습니까?

나는 6 년마다 매일 2 개의 시계열이 있습니다. 시끄러운 반면, 그들은 주기적으로 (1 년의 빈도로) 명확하지만 위상이 맞지 않은 것으로 보입니다. 이 시계열의 위상차를 추정하고 싶습니다. 나는 각 시계열에 형식 곡선을 맞추고 에 대해 두 개의 다른 값을 비교하는 것을 고려했지만 더 우아하다고 생각합니다. 그리고 이것을하기위한 엄밀한 방법) (아마도 푸리에 …

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과거 구매 데이터에서 주어진 소모품 사용량을 예측하는 데 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까?

아마도 간단하지만 흥미로운 문제에 대해 생각하면서, 나는 이전 구매의 전체 역사를 고려할 때 가까운 미래에 필요할 소모품을 예측하는 코드를 작성하고 싶습니다. 나는 이런 종류의 문제가 좀 더 일반적이고 잘 연구 된 정의를 가지고 있다고 확신합니다 (누군가 이것이 ERP 시스템 등의 일부 개념과 관련이 있다고 제안했습니다). 내가 보유한 데이터는 이전 구매 …

10 time-series machine-learning forecasting

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시계열 예측시 모범 사례

정확도를 높이기 위해 단기 부하 예측 및 기후 / 날씨 데이터 사용에 대해 몇 달 동안 노력해 왔습니다. 나는 컴퓨터 과학 배경을 가지고 있으며 ARIMA 모델과 같은 통계 도구를 사용하여 큰 실수와 불공평 한 비교를하려고하지 않습니다. 몇 가지 사항에 대한 귀하의 의견을 알고 싶습니다. 날씨 데이터가 예측에 미치는 영향을 조사하기 …

10 time-series forecasting arima

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매우 불규칙적 인 시계열

약 5 년에 걸쳐 샘플링되었지만 여러 가지 다른 물고기의 개체수에 대한 데이터가 있지만 매우 불규칙적 인 패턴입니다. 때로는 샘플 사이에 개월이 있고 때로는 한 달에 여러 샘플이 있습니다. 0 카운트도 많다 그러한 데이터를 다루는 방법? R로 쉽게 그래프를 그릴 수는 있지만 그래프는 특히 울퉁불퉁합니다. 모델링 측면에서 다양한 종의 함수로 모델링 …

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데이터 포인트를 평균화하여 두 개의 시계열 결합

평균 제곱 예측 오류를 최소화하여 시계열 데이터 세트의 예측 및 역전 (즉, 예측 된 과거 값)을 하나의 시계열로 결합하고 싶습니다. 2001 년에서 2010 년 사이의 시계열이 2007 년의 차이와 함께 있다고 가정 해 . 2001 년에서 2007 년 사이의 데이터 (빨간색 선 )를 사용하여 2007 년을 예측 하고 2008-2009 년 …

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혼합 모형에서 예측 자로 시간을 포함 할 수 있습니까?

나는 항상 시간이 회귀 (감사 포함)의 예측 변수로 사용되어서는 안된다고 믿었습니다. 그 이유는 단순히 추세 자체를 "설명"하기 때문입니다. 연구의 목표가 온도 등의 환경 변수를 찾아서 동물의 활동을 설명하는 것이라면, 어떻게 시간을 쓸 수 있을지 궁금합니다. 측정되지 않은 매개 변수의 프록시로? 하버 포포 이즈의 활동 데이터에 대한 일부 트렌드는 여기에서 볼 …

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시계열 세트 비교

비교할 시계열 데이터 세 세트가 있습니다. 그들은 약 12 일의 3 개의 별도 기간에 촬영되었습니다. 그들은 마지막 주 동안 대학 도서관에서 취한 평균, 최대 및 최소 인원 수입니다. 시간당 헤드 수는 연속적이지 않기 때문에 평균, 최대 및 최소를 수행해야했습니다 (시계열의 정규 데이터 간격 참조 ). 이제 데이터 세트는 다음과 같습니다. …

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종 데이터 : 시계열, 반복 측정 또는 다른 것?

평범한 영어로 : 나는 다중 회귀 또는 ANOVA 모델을 가지고 있지만 각 개인에 대한 반응 변수는 시간의 곡선 함수입니다. 커브의 모양 또는 수직 오프셋의 중요한 차이를 담당하는 오른쪽 변수를 어떻게 알 수 있습니까? 이것은 시계열 문제, 반복 측정 문제 또는 다른 것입니까? 이러한 데이터를 분석하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 (가급적 …

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두 시계열을 간격과 다른 타임베이스와 연관시키는 방법?

내가 물었다 이 질문 에 StackOverflow에 걸쳐, 여기를 물어 추천되었다. 나는 서로 다른 타임베이스 (샘플링 시간 동안 약간의 크리프와 함께 다른 시간에 시작된 클럭)를 가지고 있으며 다른 크기의 많은 간격을 포함하고 (분리에 대한 쓰기와 관련된 지연으로 인해) 두 개의 3D 가속도계 데이터 시리즈가 있습니다. 플래시 장치). 내가 사용하는 가속도계는 저렴한 …

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가짜 시계열 회귀에 대한 학습 자료

"의심스러운 회귀"(시계열의 맥락에서)와 단위근 테스트와 같은 관련 용어는 제가 많이 들어 봤지만 이해하지 못했습니다. 왜, 언제, 직관적으로 발생합니까? (나는 당신의 두 시계열이 공적분 될 때라고 믿습니다. 즉, 두 사람의 일부 선형 조합은 고정적이지만 왜 공적분이 스퓨리어스로 이어지는 지 알 수 없습니다.) 그것을 피하기 위해 어떻게해야합니까? 나는 공동 통합 / 단위 …

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2 차 고정이지만 엄격하게 고정되지 않은 공정의 예

2 차 고정식이지만 엄격하게 고정적이지 않은 확률 론적 프로세스의 좋은 예가 있습니까?

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보다 의미있는 것처럼 보이도록 시계열을 집계하는 것이 유효합니까?

나에게서 시계열에 관한 또 다른 질문. 3 년 동안 정신 병원에서 폭력 사건을 매일 기록하는 데이터 세트가 있습니다. 이전 질문의 도움으로 나는 그것을 다루었 고 지금 그것에 대해 조금 더 행복합니다. 내가 지금 가지고있는 것은 매일 시리즈가 매우 시끄럽다는 것입니다. 그것은 0에서 최대 20까지 급격히 변동합니다. 황토 플롯과 예측 패키지 …

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