«time-series» 태그된 질문

나는 매우 시끄러운 장기 데이터에서 추세를 찾으려고 제안하고 있습니다. 데이터는 기본적으로 약 8 개월 동안 약 5mm 이동 한 것에 대한 주 단위 측정입니다. 데이터는 1mm 정확도이며 일주일에 정기적으로 +/- 1 또는 2mm로 시끄 럽습니다. 가장 가까운 mm까지의 데이터 만 있습니다. 원시 데이터에서 노이즈를 분리하기 위해 고속 푸리에 변환과 함께 …

10 time-series  data-mining  signal-processing  trend 

칼만 필터에 대해 읽기 시작했을 때 ARIMA 모델의 특별한 경우라고 생각했습니다 (즉, ARIMA (0,1,1)). 그러나 실제로 상황이 더 복잡해 보입니다. 우선, ARIMA는 예측에 사용될 수 있고 Kalman 필터는 필터링에 사용됩니다. 그러나 그들은 밀접한 관련이 있습니까? 질문 : ARIMA와 Kalman 필터의 관계는 무엇입니까? 하나는 다른 것을 사용하고 있습니까? 하나의 특별한 경우입니까?

10 time-series  bayesian  arima  kalman-filter 

내가 다루고있는 문제는 시계열 값을 예측하는 것입니다. 한 번에 하나의 시계열을보고 있으며 입력 데이터의 15 %를 기준으로 미래 값을 예측하고 싶습니다. 지금까지 나는 두 가지 모델을 보았습니다. LSTM (장기 단기 기억, 반복 신경망의 클래스) 아리마 나는 둘 다 시도하고 그들에 대한 기사를 읽었습니다. 이제 두 가지를 비교하는 방법에 대해 더 …

10 time-series  forecasting  references  arima  lstm 

현재 시계열 데이터 (매월 데이터)를 예측하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. R을 사용하여 예측을 수행하고 있습니다. 1 개의 종속 변수 (y)와 3 개의 독립 변수 (x1, x2, x3)가 있습니다. y 변수에는 73 개의 관측치가 있으며 다른 3 개의 변수도 있습니다 (alos 73). 2009 년 1 월부터 2015 년 1 월까지 상관 관계와 …

10 time-series  multiple-regression  forecasting  lags 

샤프 비율 또는 정보 비율의 중요성을 테스트하는 올바른 방법은 무엇입니까? Sharpe Ratios는 다양한 주식 지수를 기반으로하며 다양한 룩백 기간을 가질 수 있습니다. 내가 본 한 가지 해결책은 간단히 df를 전환 기간의 길이로 설정하여 Student t-test를 적용하는 것입니다. 다음과 같은 우려로 인해 위의 방법을 적용하는 것이 주저합니다. 나는 t- 검정이 왜도에 …

10 time-series  statistical-significance  mean  finance  ratio 

ARD (Automatic Relevance Determination) 및 Ridge Regression과 같은 일반화 선형 모형을 사용하는 것과 Box-Jenkins (ARIMA) 또는 지수 평활 법과 같은 시계열 모형과 비교할 때 차이점은 무엇입니까? GLM 사용시기 및 시계열 사용시기에 관한 경험 규칙이 있습니까?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

여러 시계열 데이터 세트에서 이상 감지를 구현해야합니다. 나는 전에 이것을 한 적이 없으며 조언을 기대하고있었습니다. 나는 파이썬에 매우 익숙하므로 솔루션을 구현하는 것을 선호합니다 (대부분의 코드는 내 작업의 다른 부분에 대한 파이썬입니다). 데이터 설명 : 지난 2 년 정도 전에 수집 된 월별 시계열 데이터입니다 (즉, 24-36 시간 만). 기본적으로 여러 …

10 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

ACF 및 PACF 플롯을 올바르게 해석하고 있는지 확인하고 싶습니다. 데이터는 실제 데이터 포인트간에 생성 된 오류와 AR (1) 모델을 사용하여 생성 된 추정치에 해당합니다. 나는 여기에 답을 보았습니다. ACF 및 PACF 검사를 통한 ARMA 계수 추정 읽은 후에는 오류가 자동 상관 관계가 아닌 것처럼 보이지만 확실하게 확인하고 싶습니다. 1.) 첫 …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

R을 사용하여 시계열 분석을 수행하고 있습니다. 데이터를 추세, 계절 및 랜덤 구성 요소로 분해해야합니다. 3 년 동안 매주 데이터가 있습니다. 나는 R의 두 가지 기능을 발견했다 - stl()와 decompose(). 나는 stl()곱셈 분해에 좋지 않다는 것을 읽었습니다 . 이 기능을 사용할 수있는 시나리오를 아는 사람이 있습니까?

10 r  time-series 

우선 : 내가 이해 한 바에 따르면 부트 스트랩 잔차는 다음과 같이 작동합니다. 모델을 데이터에 적합 잔차 계산 잔차를 다시 샘플링하여 1에 더합니다. 모델을 3의 새 데이터 세트에 맞 춥니 다. 반복 n횟수는 있지만 항상 재 표본 된 잔차를 1의 적합치에 추가하십시오. 지금까지는 맞습니까? 내가하고 싶은 것은 약간 다른 것입니다. …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

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시계열 분석 책을 읽고 있는데 샘플 자기 공분산 공식은 다음과 같이 책에 정의되어 있습니다. γˆ( h ) =엔− 1∑t = 1n - h(엑스t + h−엑스¯) (엑스티−엑스¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) 와 γˆ( − h ) =γˆ( h )γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\; ...에 대한 H = 0 , 1 , . . . , …

10 time-series  probability  mathematical-statistics 

stats.stackexchange 에서이 질문에 대한 답변을 확인했습니다. 통계 기록을 제공하는 좋은 자료는 무엇입니까? 실제로 Stigler의 책 "Statistics on the Table"은 훌륭해 보이며 앞으로 읽어 보시기 바랍니다. 그러나 나는 현대 ARIMA 모델의 개발에 더 관심이 있습니다. 제 2 차 세계 대전의 포병 총에 대한 무작위 부정확성을 예측하려는 노력에 많은 진전이 있었음을 들었습니다. …

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다음 예제에서 나는 각 값 Temp이 날짜 DateTime와 깊이에 해당하는 바다의 5 깊이에서 기록 된 일련의 수온 측정으로 구성된 데이터 프레임을 가지고 있습니다 Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = seq(from=as.POSIXct("2010-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("2010-12-31 23:00"), length=8760) Time <- as.POSIXct(DateTime, format = "%Y-%m-%d %H:%M") DatT <- …

10 r  time-series  correlation  similarities 

이것은 0과 1 사이에 갇힌 것들의 예측입니다. 이 시리즈에서는 자동 회귀 구성 요소와 평균 복귀 구성 요소가 의심되므로 ARIMA처럼 해석 할 수있는 무언가를 원하지만 앞으로 1000 %까지 튀기를 원하지 않습니다. . 로지스틱 회귀 분석의 매개 변수로 ARIMA 모델을 사용하여 결과를 0과 1 사이에 제한합니까? 또는 베타 회귀가 (0,1) 데이터에 더 …

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