«time-series» 태그된 질문

짧은 시계열 모델링과 관련하여 질문이 있습니다. 그것들을 모델링 해야하는지에 대한 질문은 아니지만 어떻게 해야 합니까? 짧은 시계열 모델링 (길이 )에 어떤 방법을 추천 하시겠습니까? "최고"라는 말은 여기서 가장 강력한 것을 의미합니다. 즉, 제한된 수의 관측 사실로 인해 오류가 발생하기 쉽습니다. 일련의 짧은 단일 관측치가 예측에 영향을 줄 수 있으므로이 방법은 …

35 time-series  forecasting  small-sample 

원시 데이터 또는 모델 잔차에서 자기 상관을 테스트하기 위해 Ljung-Box 테스트가 자주 사용되는 것을 보았습니다. 나는 자기 상관에 대한 또 다른 테스트, 즉 Breusch-Godfrey 테스트가 있다는 것을 거의 잊었다. 질문 : Ljung-Box와 Breusch-Godfrey 테스트의 주요 차이점과 유사점은 무엇이며 언제 다른 테스트보다 선호되어야합니까? (참고 문헌은 환영합니다. 어떻게 든 몇 가지 교과서를보고 …

35 time-series  hypothesis-testing  autocorrelation 

코멘트 : 첫째로 나는 큰이에게 감사의 말씀을 전합니다 저자 새로운의 tsoutliers의 어떤 구현 패키지 첸 리우의 오픈 소스 소프트웨어 1993 년 미국의 통계 협회 저널에 발표 된 시계열 이상치 탐지 .RRR 이 패키지는 시계열 데이터에서 5 가지 유형의 특이 치를 반복적으로 감지합니다. 첨가제 이상치 (AO) 혁신 이상치 (IO) 레벨 시프트 …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

특정 방식으로 정렬되지 않은 데이터 세트가 있지만 명확하게 표시되면 두 가지 뚜렷한 경향이 있습니다. 간단한 선형 회귀 분석은 두 계열 사이의 명확한 구분 때문에 실제로는 적합하지 않습니다. 두 개의 독립적 인 선형 추세선을 얻는 간단한 방법이 있습니까? 레코드를 위해 파이썬을 사용하고 있으며 기계 학습을 포함하여 프로그래밍 및 데이터 분석에 상당히 …

34 time-series  python  curve-fitting 

종단 설계와 시계열의 차이점은 무엇입니까?

34 time-series  panel-data 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

시간별 측정에는 4 가지 시계열이 있습니다. 집안의 열 소비 집 밖 온도 태양 복사 풍속 집안의 열 소비량을 예측할 수 있기를 원합니다. 매년 계절과 계절에 따라 뚜렷한 계절 경향이 있습니다. 다른 계열간에 명확한 상관 관계가 있기 때문에 ARIMAX 모델을 사용하여 적합하게 만들고 싶습니다. 패키지 TSA의 arimax 함수를 사용하여 R에서 수행 …

33 time-series  modeling  arima 

최근에 부트 스트래핑 기술을 사용하여 추정기의 표준 오류 및 신뢰 구간을 계산하는 방법에 대해 배웠습니다. 내가 배운 것은 데이터가 IID 인 경우 샘플 데이터를 모집단으로 취급하고 대체 샘플링을 수행 할 수 있으므로 테스트 통계에 대한 여러 시뮬레이션을 얻을 수 있습니다. 시계열의 경우 자기 상관이 존재할 가능성이 있기 때문에이를 수행 할 …

33 time-series  bootstrap 

나는 트랜드 주제를 예측하기 위해 링크 이상 감지를 사용하는이 논문을 발견했으며,이 논문은 "링크 이상 감지를 통해 소셜 스트림에서 신흥 주제 발견" 이라는 놀라운 흥미를 발견했다 . 다른 데이터 세트에 복제하고 싶지만 사용 방법을 알 수있는 방법에 익숙하지 않습니다. 6 개월 동안 일련의 노드 네트워크에 대한 스냅 샷이 있다고 가정 해 …

32 time-series  machine-learning  outliers  python  change-point 

하자 t 와 B (t)가 백색 잡음 처리합니다. c t = a t + b t 가 반드시 백색 잡음 과정 이라고 말할 수 있습니까 ?atata_tbtbtb_tct=at+btct=at+btc_t=a_t+b_t

30 time-series  econometrics  white-noise 

VECM ( Vector Error Correction Model) 에 대해 혼란 스럽습니다 . 기술 배경 : VECM 은 VAR ( Vector Autoregressive Model )을 통합 된 다변량 시계열 에 적용 할 수있는 가능성을 제공합니다 . 교과서에서 그들은 통합 시계열에 VAR 을 적용하는 데있어 몇 가지 문제를 언급 하는데, 그 중 가장 중요한 …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm 

내가 R을 사용하고, 나는 구글에 검색하고 배운 kpss.test(), PP.test()그리고 adf.test()시계열의 정상 성에 대해 알고하는 데 사용됩니다. 그러나 나는 통계학자가 아니며 결과를 해석 할 수 있습니다 > PP.test(x) Phillips-Perron Unit Root Test data: x Dickey-Fuller = -30.649, Truncation lag parameter = 7, p-value = 0.01 > kpss.test(b$V1) KPSS Test for Level …

30 r  time-series  stationarity  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

시계열 분석 포인트는 무엇입니까? 회귀 및 기계 학습과 같은 다른 유스 케이스가있는 다른 통계적 방법이 많이 있습니다. 회귀는 두 변수 간의 관계에 대한 정보를 제공 할 수 있지만 기계 학습은 예측에 유용합니다. 그러나 시계열 분석이 어떤 것인지 알 수 없습니다. 물론, ARIMA 모델을 적합하게하여 예측에 사용할 수 있지만 해당 예측의 …

29 time-series  arima 

조기 경보 시스템이 필요합니다. 로드시 성능 문제가있는 것으로 알려진 서버를 처리하고 있습니다. 타임 스탬프와 함께 데이터베이스에 오류가 기록됩니다. 서버로드를 줄이기 위해 수행 할 수있는 몇 가지 수동 개입 단계가 있지만 누군가가 문제를 알고있는 경우에만 ... 오류가 발생한 일련의 시간이 주어지면 오류의 급증이 시작되는 시점을 어떻게 실시간으로 식별 할 수 있습니까? …

29 time-series  real-time 

내가 사용 auto.arima () 의 기능을 예측 공변량의 다양한 ARMAX 모델에 맞게 패키지로 제공된다. 그러나 종종 선택할 변수가 많으며 대개 하위 집합으로 작동하는 최종 모델로 끝납니다. 나는 인간이고 편견의 영향을 받기 때문에 변수 선택에 대한 임시 기술을 좋아하지 않지만 교차 유효성 검사 시계열은 어렵 기 때문에 사용 가능한 변수의 다른 …

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