«time-series» 태그된 질문

나는 "숨겨진 마르코프 모델"이라고 불리는 "정규 전환 모델"이라는 놀라운 세계를 발견하고 있습니다. 트렌드와 전환점을 감지하기 위해 R의 HMM을 조정하고 싶습니다. 나는 많은 가격으로 테스트 할 수 있도록 가능한 한 일반적인 모델을 만들고 싶습니다. 누구든지 종이를 추천 할 수 있습니까? 나는 몇 가지를 보았고 읽었다. 그러나 구현하기 쉬운 간단한 모델을 찾고있다. …

17 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

R에서 날짜 형식의 변수를 사용하는 데 익숙하지 않습니다. 선형 회귀 모델에서 날짜 변수를 설명 변수로 추가 할 수 있는지 궁금합니다. 가능하다면 계수를 어떻게 해석 할 수 있습니까? 결과 변수에 대한 하루의 영향입니까? 내가하려는 일을 예로 들어 요점 을 참조하십시오 .

17 r  regression  time-series 

짧은 버전 : 나는 정상 성을 테스트하고있는 일련의 기후 데이터를 가지고 있습니다. 이전 연구에 따르면, 데이터의 기초가되는 (또는 "생성하기 위해") 모델이 절편 항과 양의 선형 시간 추세를 가질 것으로 기대합니다. 이러한 데이터의 정상 성을 테스트하려면 인터셉트 및 시간 추세 (예 : 방정식 # 3) 가 포함 된 Dickey-Fuller 테스트를 사용해야 …

17 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller 

월별 시계열 데이터가 있으며 특이 치를 감지하여 예측하고 싶습니다. 이것은 내 데이터 세트의 샘플입니다. Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91 7.91 8.00 7.82 7.90 7.93 …

16 r  time-series  forecasting  arima  outliers 

월간 예측 계산을 자동화하기 위해 R의 알고리즘을 작성 중입니다. 특히 예측 패키지를 계산하기 위해 예측 패키지의 ets () 함수를 사용하고 있습니다. 잘 작동하고 있습니다. 불행히도, 특정 시계열의 경우 내가 얻는 결과가 이상합니다. 사용중인 코드 아래를 찾으십시오. train_ts<- ts(values, frequency=12) fit2<-ets(train_ts, model="ZZZ", damped=TRUE, alpha=NULL, beta=NULL, gamma=NULL, phi=NULL, additive.only=FALSE, lambda=TRUE, lower=c(0.0001,0.0001,0.0001,0.8),upper=c(0.9999,0.9999,0.9999,0.98), opt.crit=c("lik","amse","mse","sigma","mae"), …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

시계열 예측에 적당한 배경 지식이 있습니다. 여러 예측 책을 살펴본 결과 다음 질문 중 어느 것도 다루지 않았습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 주어진 시계열이 다음과 같은 경우 어떻게 객관적으로 (통계 테스트를 통해) 결정합니까? 확률 적 계절성 또는 결정적 계절성 확률 적 추세 또는 결정적 추세 시리즈에 명확하게 확률 론적 요소가있는 …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

나는 페이지에서 새로운 통계 및 R에서 아주 새로운. 나는 강의 비와 수위 사이의 상관 관계를 찾는 목표로 대학 프로젝트를 진행하고 있습니다. 상관 관계가 입증되면 예측 / 예측을 원합니다. 데이터는 내가 들어있는 특정 하천 (5 분마다 촬영) 몇 년의 데이터 세트를 가지고 : 밀리미터 단위의 강우 초당 입방 미터의 강 흐름 …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

electricityR 패키지에서 사용할 수 있는 데이터 세트를 작업 중입니다 TSA. 저의 목표는 arima모델이이 데이터에 적합한 지 알아 내고 결국에는 맞는지 알아내는 것입니다. 그래서 나는 다음과 같이 진행했습니다 : 1 : 다음 그래프의 결과 인 시계열을 플로팅하십시오 : 2 : electricity분산을 안정화 하기 위해 로그를 만들고 싶었 습니다. adf(Augmented Dickey Fuller) …

16 r  time-series  stationarity 

RSTL 분해를 수행하는 데 사용s.window 하여 계절 구성 요소가 얼마나 빠르게 변경 될 수 있는지 제어합니다. 값이 작을수록 더 빠른 변화가 가능합니다. 계절 창을 무한으로 설정하는 것은 계절 구성 요소를 주기적으로 (즉, 수년에 걸쳐 동일하게) 강제하는 것과 같습니다. 내 질문 : 121212s.window 그것과 시계열 주파수 사이에 어떤 링크가 있습니까?

16 r  time-series  trend  seasonality 

이 사이트에 읽는 글에서 나는 R의가 알고있는 기능을 auto.arima 합니다 (에서 forecast 패키지 ). 또한 이 사이트의 회원 인 IrishStat 는 1980 년대 초에 상용 패키지 오토 박스 를 구축 했음을 알고 있습니다. 이 두 패키지가 현재 존재하고 주어진 데이터 세트에 대해 자동으로 arima 모델을 선택함에 따라 다르게 수행하는 작업은 …

16 time-series  arima  automatic-algorithms 

29 번째 시간 단위에 대해 다음 4 가지 변수를 예측해야합니다. 대략 2 년 분량의 기록 데이터가 있으며 여기서 1과 14와 27은 모두 같은 기간 (또는 연도)입니다. 결국, 나는 , w d , w c 및 p 에서 Oaxaca-Blinder 스타일 분해를 하고 있습니다.여여W승 d승디wd승 c승씨wc피피p 있습니다. time W wd wc p …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

누군가 시계열 분석에서 '지속성'이라는 용어의 의미를 말해 줄 수 있습니까? 계량 경제학 및 적용 회귀에 관한 것입니다.

16 regression  time-series  econometrics  terminology 

시계열 예측에 신경망을 사용하려면 몇 가지 리소스가 필요합니다. 나는 약간의 논문을 구현 한 다음 그들이 그들의 방법의 잠재력을 과장되게 언급했다는 것을 알고 조심한다. 따라서 방법에 대한 경험이 있다면 훨씬 더 훌륭 할 것입니다.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

정기적으로 데이터 세트당 5-10 개의 데이터 포인트가있는 간단한 시계열이 있습니다. 두 데이터 세트가 다른지 여부를 결정하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 궁금합니다. 각 데이터 포인트에서 t- 검정을 시도하거나 곡선 아래의 영역을보아야합니까, 아니면 더 잘 작동하는 다변량 모델이 있습니까?

16 time-series  statistical-significance 

계량 경제학자들은 종종 k, I (k) 차수와 통합 되는 시계열에 대해 이야기 합니다. k 는 고정 시계열을 얻는 데 필요한 최소 차이 수입니다. 신뢰 수준이 주어지면 시계열 통합 순서 를 결정하는 데 어떤 방법이나 통계 테스트를 사용할 수 있습니까?

16 time-series