Perguntas com a marcação «autocorrelation»

Eu só quero verificar se estou interpretando os gráficos ACF e PACF corretamente: Os dados correspondem aos erros gerados entre os pontos de dados reais e as estimativas geradas usando um modelo AR (1). Eu olhei para a resposta aqui: Estimar coeficientes ARMA através da inspeção ACF e PACF Depois …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Imagine o seguinte problema. Tenho instantâneos semanais de dados de preços de itens K, bem como de vários recursos / preditores. Quero prever quanto o preço mudará daqui a dois anos. Eu montei meu conjunto de dados da seguinte forma: cada linha consiste em recursos para cada item de cada …

10 time-series  random-forest  autocorrelation  supervised-learning  nonlinear 

Pretendo incluir coordenadas como covariáveis ​​na equação de regressão para ajustar a tendência espacial que existe nos dados. Depois disso, quero testar os resíduos na autocorrelação espacial em variação aleatória. Eu tenho várias perguntas: Devo realizar a regressão linear em que apenas variáveis independentes são e coordenadas e, em seguida, …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Eu tenho uma série temporal de medidas (alturas, uma série dimensional). No período de observação, o processo de medição foi interrompido por alguns momentos. Portanto, os dados resultantes são um vetor com NaNs onde houve lacunas nos dados. Usando o MATLAB, isso está me causando um problema ao calcular a …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Ambas as variáveis ​​(dependentes e independentes) mostram efeitos de autocorrelação. Os dados são séries temporais e estacionários Quando executo, os resíduos da regressão parecem não estar correlacionados. Minha estatística de Durbin-Watson é maior que o valor crítico superior; portanto, há uma evidência de que os termos de erro não estão …

9 regression  time-series  autocorrelation 

Estou tentando replicar o cálculo que o SAS e o SPSS fazem para a função de autocorrelação parcial (PACF). No SAS, é produzido através do Proc Arima. Os valores PACF são os coeficientes de uma auto-regressão da série de interesse em valores defasados ​​da série. Minha variável de interesse é …

9 time-series  autocorrelation  partial 

A função de autocorrelação tem algum significado para uma série temporal não estacionária? A série temporal geralmente é considerada estacionária antes que a autocorrelação seja usada para fins de modelagem de Box e Jenkins.

9 time-series  autocorrelation  box-jenkins 

Meus dados brutos consistem em uma série temporal de 60 dias com uma tendência de queda. Os dados são semanais, portanto a frequência é definida como 7. Eu calculei a diferença dos dados que se parece com isso Quando executo gráficos de ACF e PACF sobre a diferença, pareço obter …

9 r  time-series  autocorrelation 

Pelo que li Monte Carlo Hamiltoniano, é o MCMCmétodo "ir" quando o seu problema é de alta dimensão. Na prática, quantas dimensões 10, 100, 1.000, 10.000, 100.000, são demais? O custo computacional, sem dúvida, se tornará um problema e suponho que o modelo usado seja importante a considerar, mas essas …

9 autocorrelation  mcmc  monte-carlo  dimensionality-reduction 

Tenho certeza de que estou perdendo algo óbvio aqui, mas estou bastante confuso com termos diferentes no campo de séries temporais. Se eu entendi direito, erros serialmente autocorrelacionados são um problema nos modelos de regressão (veja, por exemplo, aqui ). Minha pergunta é agora o que exatamente define um erro …

9 time-series  autocorrelation 

Pergunta direta: Existem medidas de correlação automática para uma sequência de observações de uma variável categórica (não ordenada)? Antecedentes: estou usando o MCMC para obter amostras de uma variável categórica e gostaria de avaliar se o método de amostragem que desenvolvi está se misturando na distribuição posterior. Estou familiarizado com …

9 categorical-data  mcmc  autocorrelation 

Para explicar essa pergunta com mais detalhes, primeiro elaborarei minha abordagem: Simulei uma sequência de números aleatórios independentes .X={x1,...,xN}X={x1,...,xN}X = \{x_1,...,x_N\} Tomo então vezes a diferença; ou seja, eu crio as variáveis:LLL dX1={X(2)−X(1),...,X(N)−X(N−1)}dX1={X(2)−X(1),...,X(N)−X(N−1)}dX_{1} = \{X(2)-X(1),...,X(N)-X(N-1)\} dX2={dX1(2)−dX1(1),...,dX1(N−1)−dX1(N−1−1)}dX2={dX1(2)−dX1(1),...,dX1(N−1)−dX1(N−1−1)}dX_{2} = \{dX_{1}(2)-dX_{1}(1),...,dX_{1}(N-1)-dX_{1}(N-1-1)\} ......... dXL={dXL−1(2)−dXL−1(1),...,dXL−1(N−L)−dXL−1(N−L−1)}dXL={dXL−1(2)−dXL−1(1),...,dXL−1(N−L)−dXL−1(N−L−1)}dX_{L} = \{dX_{L-1}(2)-dX_{L-1}(1),...,dX_{L-1}(N-L)-dX_{L-1}(N-L-1)\} Observo que a autocorrelação (absoluta) de aumenta à …

9 autocorrelation  random-generation  randomness  sequential-analysis  sequential-pattern-mining 

Não consigo entender essa propriedade de séries estacionárias e a função de autocorrelação. Eu tenho que provar isso ∑h = 1n - 1ρ^( h ) = - 12∑h=1n-1ρ^(h)=-12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Onde e é a função de autocovariânciaγ(h)ρ^(h)=γ^( H )γ^( 0 )ρ^(h)=γ^(h)γ^(0 0)\hat\rho(h)=\displaystyle\frac{\hat\gamma(h)}{\hat\gamma(0)}γ^( H )γ^(h)\hat\gamma(h) γ^( h ) = 1n∑t = …

8 time-series  autocorrelation  stationarity 

Apenas fazendo alguns jogos mentais passando por minhas notas de estatísticas ... Eu vi ACFs com valores negativos nos lags 1 e 2 - talvez eu esteja com a mente em branco aqui, mas um AC negativo alto no lag 1 não implica uma série como (-1,1, -1,1, ...) e, …

8 time-series  correlation  autocorrelation