«time-series» 태그된 질문

FPCA (Functional Principal Component Analysis)는 내가 우연히 발견했지만 이해하지 못한 것입니다. 무엇에 관한 것입니까? 2011 년 Shang의 "기능적 주요 구성 요소 분석 조사"를 참조하십시오 . PCA는“차원의 저주”(Bellman 1961)로 인해 기능 데이터를 분석하는 데 심각한 어려움을 겪습니다. "차원의 저주"는 고차원 공간의 데이터 희소성에서 비롯됩니다. PCA의 기하학적 특성이 유효하고 수치 기법이 안정적인 …

21 time-series  pca  dimensionality-reduction 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

다음은 월별 데이터 계열의 acf 및 pacf 플롯입니다. 두 번째 줄거리는 ci.type = 'ma'인 acf입니다. acf 플롯에서 높은 값의 지속성은 장기간 긍정적 인 경향을 나타냅니다. 이것이 계절 변동을 나타내는 지에 대한 질문입니다. 이 주제에서 다른 사이트를 보려고했지만 이러한 도표가 계절성을 나타내는 지 확실하지 않습니다. ACF 및 PACF 플롯 분석 ACF- …

20 time-series 

공분산 행렬 (PSD (Power Spectral Densities) 및 CSD (Cross-Power Spectral Density))을 감안할 때 고정 색상 시계열 세트를 생성하는 데 문제가 있습니다. I는 주어진 두 개의 시계열 알 와이나는( t )yI(t)y_{I}(t) 및 와이J( t )yJ(t)y_{J}(t) 많은 널리 사용과 같은 루틴을 이용하여, I가 전력 스펙트럼 밀도 (PSD를) 및 크로스 스펙트럼 밀도 (CSD가)를 …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

때때로 시계열의 주기성을 분석하기 위해 스펙트럼 밀도 플롯을 사용합니다. 일반적으로 육안 검사로 플롯을 분석 한 다음 주기성에 대한 결론을 도출하려고합니다. 그러나 통계학자는 플롯의 스파이크가 백색 잡음과 통계적으로 다른지 여부를 확인하기위한 테스트를 개발 했습니까? R- 전문가는 스펙트럼 밀도 분석 및 이러한 종류의 테스트를위한 패키지를 개발 했습니까? 누군가 도울 수 있다면 좋습니다. …

20 r  time-series  hypothesis-testing 

계절 조정 은 추가 연구를 위해 데이터를 전처리하는 중요한 단계입니다. 그러나 연구원은 추세주기 계절 분해를위한 여러 가지 옵션을 가지고 있습니다. 라이벌 계절 분해법 (경험적 문헌에서 인용 숫자로 판정) 가장 일반적인 X-11 (12) -ARIMA, Tramo / 좌석 (모두 구현된다 DEMETRA + ) 및 의 STL . 위에서 언급 한 분해 기술 …

20 time-series  data-transformation  methodology  seasonality 

ARMA 모델이 시계열에 적합하면 Ljung-Box portmanteau 테스트 (다른 ​​테스트 중)를 통해 잔차를 확인하는 것이 일반적입니다. Ljung-Box 테스트는 p 값을 반환합니다. 테스트 할 지연 수인 매개 변수 h 가 있습니다. 일부 텍스트는 h = 20을 사용하는 것이 좋습니다 . 다른 사람들은 h = ln (n); 대부분은 무슨 말을하지 않는 시간을 사용 …

20 time-series 

Freeman et al., 2014 ( 실험실 웹 사이트에서 무료 pdf 사용 가능) 라는 제목의 최근 저널 기사에서 PCA의 사용을 이해하려고합니다 . 시계열 데이터에서 PCA를 사용하고 PCA 가중치를 사용하여 뇌의지도를 만듭니다. 데이터는 시험 평균 영상 데이터로, 복셀 (또는 뇌의 영상 위치 )과 함께 매트릭스 ( 종이 에서는 라고 함 ) 시점 …

19 time-series  pca  state-space-models  neuroimaging  neuroscience 

2D 물리적 시뮬레이션을 진행 중이며 여러 시점에서 제 시간에 데이터를 수집하고 있습니다. 이 불연속 점은 세로선을 따라 있으며 축 방향으로 여러 줄이 있습니다. 이것은 데이터 셋을 효과적으로 4D로 만듭니다. 예를 들어 (X, Y) 좌표에 수집 지점이 있다고 가정합니다. (0,0), (1,0), (2,0) (0,1), (1,1), (2,1) (0,2), (1,2), (2,2) 그리고 각 지점에서 …

19 time-series  data-visualization  spatio-temporal 

ARIMA 모델에 대한 질문이 있습니다. 예측하고 싶은 시계열 YtYtY_t 가 있고 ARIMA(2,2)ARIMA(2,2)\text{ARIMA}(2,2) 모델이 예측 운동을 수행하는 좋은 방법 인 것 같습니다. ΔYt=α1ΔYt−1+α2ΔYt−2+νt+θ1νt−1+θ2νt−2ΔYt=α1ΔYt−1+α2ΔYt−2+νt+θ1νt−1+θ2νt−2 \Delta Y_t = \alpha_1 \Delta Y_{t-1} + \alpha_2 \Delta Y_{t-2} + \nu_{t} + \theta_1 \nu_{t-1} + \theta_2 \nu_{t-2} 이제 지연된 는 오늘날 내 시리즈가 이전 이벤트의 영향을 받는다는 …

19 regression  time-series  interpretation 

이 문제는 실제로 화재 감지에 관한 것이지만 일부 방사성 붕괴 감지 문제와 매우 유사합니다. 관찰되는 현상은 산발적이며 매우 가변적입니다. 따라서 시계열은 변수 값에 의해 중단 된 긴 문자열 0으로 구성됩니다. 목적은 단순히 이벤트를 캡처하는 것 (0으로 나누기)이 아니라 이벤트 자체의 정량적 특성입니다. 그러나 센서는 제한되어 있으므로 "실제"가 0이 아닌 경우에도 …

19 time-series  correlation  crostons-method  intermittent-time-series 

누군가 시계열에서 R에서 DLM Kalman 필터링을 사용하는 방법에 대한 예제를 안내해 줄 수 있습니까? 이 값 (연간 계절성을 가진 분기 값)이 있다고 가정합니다. 다음 값을 예측하기 위해 DLM을 어떻게 사용 하시겠습니까? 그리고 BTW, 충분한 과거 데이터가 있습니까 (최소한 무엇입니까)? 89 2009Q1 82 2009Q2 89 2009Q3 131 2009Q4 97 2010Q1 94 …

19 r  time-series  forecasting 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 6 개월 전 . R에서 자동 상관 오차가있는 선형 모형을 어떻게 적합합니까? stata에서는 prais명령 을 사용 하지만 R에 해당하는 항목을 찾을 수 없습니다 ...

19 r  time-series  autocorrelation 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 육년 전 . 고객 방문 데이터 (매일)를 측정하는 시계열이있는 작은 프로젝트를 진행하고 있습니다. 제 공변량은 Day데이터 수집 첫날 이후 경과 된 일수와 그 날이 크리스마스인지, 요일 등의 …

19 time-series  arima 

학기 말에 학생의 성공 확률을 예측하는 예측 모델을 작성 중입니다. 저는 학생의 성공 또는 실패 여부에 특히 관심이 있습니다. 여기서 성공은 일반적으로 과정을 이수하 고 총 점수 중 70 % 이상을 달성하는 것으로 정의됩니다. 모델을 배포 할 때 학생이 과제를 제출하거나 성적을 올리는 등의 일이 발생한 직후에 더 많은 정보를 …

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