«time-series» 태그된 질문

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

예측을 위해 R (3.1.1) 및 ARIMA 모델을 사용하고 있습니다. 다음과 같은 시계열 데이터를 사용하는 경우 함수에 할당 된 "frequency"매개 변수ts() 가 무엇인지 알고 싶습니다 . 분 단위로 구분되며 180 일에 걸쳐 분산 됨 (1440 분 / 일) 초 단위로 구분되며 180 일 (86,400 초 / 일)에 걸쳐 분산됩니다. 정의를 올바르게 …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

다시 생각하면 시계열 분석을 처음 시작했을 때까지입니다. 어떤 도구, R 패키지 및 인터넷 리소스를 알고 싶습니까? 내가 묻는 것은 어디에서 시작해야 하는가입니다. 구체적으로, R을 사용하여 시계열 분석에 "새로운"사람을 위해 그것을 진정시키는 R에 대한 자원이 있습니까?

28 r  time-series 

임의의 거리 로 정의된다 , 백색 잡음이다. 현재 위치는 이전 위치 + 예상치 못한 용어의 합계임을 나타냅니다.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t 당신은 증명할 수 평균 기능 , 이후μt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et) = 0 + 0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+이자형티)=이자형(이자형1)+이자형(이자형2)+...+이자형(이자형티)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = 0 + 0 …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

평균적으로 Pearson 상관 계수의 절대 값은 보행 길이에 관계없이 독립적 인 임의의 보행 쌍에 대해 일정한 상수라는 것을 관찰했습니다 .0.560.42 누군가이 현상을 설명 할 수 있습니까? 임의의 시퀀스와 같이 보행 길이가 길어질수록 상관 관계가 더 작아 질 것으로 예상했습니다. 내 실험에서는 스텝 평균 0과 스텝 표준 편차 1을 갖는 임의 …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

arimaR 의 함수에서 무엇을 order(1, 0, 12)의미합니까? 에 할당 할 수있는 값은 무엇입니까 p, d, q, 어떤 프로세스가 그 가치를 찾을 수있다는?

27 r  time-series  arima 

확률 과정은 시간이 지남에 따라 진화하는 과정이므로 실제로 "시계열"이라고 말하는 더 환상적인 방법입니까?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

저는 R과 시계열 분석에 익숙하지 않습니다. 나는 긴 (40 년) 일일 온도 시계열의 추세를 찾으려고 노력하고 다른 근사치를 시도했습니다. 첫 번째는 단순한 선형 회귀이고 두 번째는 Loess의 시계열의 계절 분해입니다. 후자의 경우 계절 성분이 추세보다 큰 것으로 보입니다. 그러나 트렌드를 어떻게 수량화합니까? 나는 그 추세가 얼마나 강한지를 말하는 숫자를 원합니다. …

27 r  time-series  trend 

Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) 테스트와 증강 된 Dickey-Fuller (ADF) 테스트의 차이점은 무엇입니까? 그들은 같은 것을 테스트하고 있습니까? 아니면 다른 상황에서 사용해야합니까?

27 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

나는 시계열의 초보자 배경 (일부 ARIMA 추정 / 예측)을 가지고 있으며 완전히 이해하지 못하는 문제에 직면하고 있습니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다. 나는 동일한 유형의 데이터를 설명하는 동일한 시간 간격과 동일한 빈도로 여러 시계열을 분석하고 있습니다. 각 계열은 하나의 변수이므로 내가보고있는 다른 해당 예측 변수가 없습니다. 모든 시리즈를 설명하는 단일 모델을 추정하라는 …

26 time-series 

전기 부하 예측에 대한 논문을 이해하려고하지만 내부 개념, 특히 SARIMAX 모델 과 관련하여 어려움을 겪고 있습니다. 이 모델은 부하를 예측하는 데 사용되며 이해하지 못하는 많은 통계 개념을 사용합니다 (저학년 컴퓨터 과학 학생입니다-통계에서 평신도라고 생각할 수 있습니다). 그것이 어떻게 작동하는지 완전히 이해할 필요는 없지만 적어도 일어나고있는 일을 직관적으로 이해하고 싶습니다. 나는 …

26 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

이전에 예측 프로 를 사용 하여 일 변량 시계열을 예측했지만 워크 플로를 R로 전환하고 있습니다. R에 대한 예측 패키지에는 유용한 기능이 많이 포함되어 있지만 자동으로 실행하기 전에 데이터 변환이 필요하지 않습니다. .arima (). 경우에 따라 예측 전문가는 예측을 수행하기 전에 변환 데이터를 로그하기로 결정하지만 아직 이유를 찾지 못했습니다. 그래서 내 …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

R에서 시계열의 평활도를 측정하는 좋은 방법이 있습니까? 예를 들어 -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 보다 매끄럽다 -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 평균과 표준 편차는 동일하지만 시계열에서 부드러운 점수를주는 기능이 있으면 멋질 것입니다.

25 r  time-series