통계 및 빅 데이터 time-series

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시계열에 관한 책을 읽고 있는데 다음 부분에서 머리를 긁기 시작했습니다. 누군가 나를 위해 직감을 설명 할 수 있습니까? 나는이 본문에서 그것을 얻을 수 없었다. 왜 우리는 프로세스를 뒤집을 수 있어야합니까? 여기 큰 그림은 무엇입니까? 도움을 주셔서 감사합니다. 나는이 물건을 처음 사용하므로 이것을 설명 할 때 학생 수준의 용어를 사용할 수 …

19 time-series arma

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시계열에 대한 가설 검정 및 의의

두 모집단을 볼 때 일반적인 유의성 검정은 가능하면 t- 검정, 쌍 t- 검정입니다. 이것은 분포가 정상이라고 가정합니다. 시계열에 대한 유의성 검정을 생성하는 유사한 단순화 가정이 있습니까? 구체적으로 우리는 다르게 처리되고있는 상당히 적은 양의 생쥐를 가지고 있으며, 일주일에 한 번 체중을 측정하고 있습니다. 두 그래프 모두 그래프가 매끄럽게 증가하면서 부드럽게 증가하는 …

19 time-series hypothesis-testing statistical-significance

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단위 루트가없는 시리즈가 고정되어 있지 않은 좋은 예?

나는 사람들이 증강 Dickey-Fuller 테스트 에서 null을 거부하는 것을 여러 번 보았고 시리즈가 정지되어 있음을 주장한다고 주장했습니다 (불행히도 이러한 주장의 출처를 보여줄 수는 없지만 비슷한 주장이 여기 저기에 있다고 상상해보십시오. 하나 또는 다른 저널). 나는 그것이 오해라고 주장한다 (단위 루트의 널 (NULL)을 거부하는 것이 정지 된 시리즈를 갖는 것과 반드시 …

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스무딩-사용시기와 사용하지 않을시기

윌리엄 브릭스 (William Briggs)의 블로그 에는 데이터 스무딩의 함정을 분석하고 그 스무딩 된 데이터를 분석에 전달 하는 오래된 게시물이 있습니다 . 핵심 주장은 다음과 같습니다. 광기의 순간에 시계열 데이터를 매끄럽게하고 다른 분석의 입력으로 사용하면 자신을 속일 확률이 크게 높아집니다! 평활화는 다른 분석 방법에 실제로 나타나는 신호 인 가짜 신호를 유도하기 …

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시계열 변화 감지 (R 예)

일반적으로 모양이 동일한 시계열 데이터의 변화를 감지하고 싶습니다. 지금까지 내가 함께 작업 한 changepointR에 대한 패키지와 cpt.mean(), cpt.var()및 cpt.meanvar()기능. cpt.mean()PELT 방법을 사용하면 데이터가 일반적으로 한 수준으로 유지 될 때 잘 작동합니다. 그러나 나는 또한 하강 중에 변화를 감지하고 싶습니다. 내가 감지하고 싶은 변화의 한 예는 검은 곡선이 갑자기 떨어지는 구간인데 …

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, 예측 기간 동안 시뮬레이션

시계열 데이터가 있고 데이터에 맞게 를 모델로 사용했습니다. (필자는 드문 경우를 볼 때) (I 드문 이벤트가 표시되지 않는 경우) 또는 1 0 중 하나 인 지표 확률 변수이다. 에 대한 이전 관찰 결과를 기반으로 Variable Length Markov Chain 방법을 사용하여 대한 모델을 개발할 수 있습니다 . 이를 통해 예측 기간 …

18 time-series forecasting simulation

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시계열 예측을 자동화 할 수 있습니까?

모든 시계열을 분석하고 분석 된 시계열 데이터에 가장 적합한 기존 / 통계 예측 방법 (및 해당 매개 변수)을 "자동"으로 선택할 수있는 알고리즘을 만들고 싶습니다. 이런 식으로 할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 접근 할 수 있는지 몇 가지 팁을 주시겠습니까?

18 time-series forecasting python

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“시계”가 왜 그렇게 불리는가?

“시계”가 왜 그렇게 불리는가? 시리즈 는 시퀀스의 합을 의미 합니다. 왜 시계열이 아닌 시계열입니까? 가 시간이 독립 변수?

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첫 번째 차분 변수로 회귀 분석을 어떻게 해석합니까?

두 개의 시계열이 있습니다. 시장 위험 프리미엄 (ERP; 레드 라인) 국채에 기반한 무위험 금리 (파란색 선) 위험 부담률이 ERP를 설명 할 수 있는지 테스트하고 싶습니다. 이에 따라 저는 기본적으로 Tsay (2010, 3 판, p. 96)의 조언을 따랐습니다. 선형 회귀 모형을 적합하고 잔차의 직렬 상관 관계를 확인하십시오. 잔차 계열이 단위 루트 …

17 regression time-series

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이동 평균 모델 오류 항

Box-Jenkins MA 모델에 대한 기본적인 질문입니다. 내가 이해하는 것처럼 MA 모델은 기본적으로 이전 오류 용어 에 대한 시계열 값 의 선형 회귀입니다 . 즉, 관측 값 는 먼저 이전 값 Y_ {t-1}, ..., Y_ {tn} 에 대해 회귀 된 다음 하나 이상의 Y-\ hat {Y} 값이 MA의 오류 항으로 사용됩니다. …

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데이터 정리가 통계 분석 결과를 악화시킬 수 있습니까?

바이러스 순환 (2002 년 미국 웨스트 나일 바이러스와 같은) 또는 사람의 저항 감소 또는 음식이나 물의 오염 또는 모기. 이러한 전염병은 1 ~ 5 년마다 발생할 수있는 이상치로 나타납니다. 이러한 특이 치를 제거함으로써 예측 및 질병 이해의 중요한 부분을 형성하는 전염병의 증거를 제거합니다. 전염병으로 인한 특이 치를 처리하는 동안 데이터 …

17 time-series forecasting epidemiology outliers

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로지스틱 회귀 및 데이터 세트 구조

이 질문에 올바른 방법으로 물어볼 수 있기를 바랍니다. Play-by-Play 데이터에 액세스 할 수 있으므로 최상의 접근 방식과 데이터 구성에 문제가 있습니다. 내가하고자하는 것은 규정에 남은 점수와 시간이 주어지면 NHL 게임에서 이길 확률을 계산하는 것입니다. 로지스틱 회귀를 사용할 수 있다고 생각하지만 데이터 세트의 모양을 잘 모르겠습니다. 게임마다 그리고 내가 관심있는 시간마다 …

17 time-series probability logistic

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자동 회귀 시계열 모델이 비선형 인 경우에도 고 정성이 필요합니까?

시계열 예측에 반복적 인 신경망을 사용하는 것에 대해 생각합니다. 선형 자동 회귀를 사용하는 ARMA 및 ARIMA 모델과 비교하여 기본적으로 일종의 일반화 된 비선형 자동 회귀를 구현합니다. 비선형 자동 회귀를 수행하는 경우에도 시계열이 정지 상태 여야하고 ARIMA 모델에서 수행하는 방식과 다른 방식으로 차이를 수행해야합니까? 아니면 모델의 비선형 특성으로 인해 고정되지 않은 …

17 time-series autoregressive nonlinear stationarity

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선형 회귀 모형에주기 성분을 추가하는 방법은 무엇입니까?

누적 빈도 데이터가 있습니다. 선 은 데이터에 매우 잘 맞는 것처럼 보이지만 선에 주기적 / 주기적 흔들림이 있습니다. 누적 빈도가 특정 값 c에 도달하는 시점을 추정하고 싶습니다 . 잔차 대 적합치 값을 플롯하면 아름다운 정현파 동작이 나타납니다.y=ax+by=ax+by=ax+bccc 이제 다른 합병증을 추가하려면 잔차 그림에서 다른 것보다 값이 낮은 두 사이클이 있으며, …

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“시계열 분석”과“종 방향 데이터 분석”이라는 용어의 차이점은 무엇입니까

종 방향 데이터에 관해 말할 때, 우리는 동일한 주제 / 연구 단위에서 시간이 지남에 따라 수집 된 데이터를 참조 할 수 있으므로, 동일한 주제 내에서, 즉 주제 내 유사성에 대한 관측치에 대한 상관 관계가 있습니다. 시계열 데이터에 관해 이야기 할 때, 우리는 또한 일련의 시간에 걸쳐 수집 된 데이터를 참조하며 …

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