Perguntas com a marcação «autoregressive»

Estou tentando entender um artigo sobre previsão de carga elétrica, mas estou lutando com os conceitos internos, especialmente o modelo SARIMAX . Esse modelo é usado para prever a carga e usa muitos conceitos estatísticos que eu não entendo (eu sou um estudante de ciências da computação - você pode …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Entendo que, se um processo depende de valores anteriores, ele é um processo de recuperação garantida. Se depender de erros anteriores, é um processo de MA. Quando ocorreria uma dessas duas situações? Alguém tem um exemplo sólido que ilumine a questão subjacente a respeito do que significa para um processo …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

Pensando em usar redes neurais recorrentes para previsão de séries temporais. Eles basicamente implementam uma espécie de auto-regressão não linear generalizada, em comparação com os modelos ARMA e ARIMA que usam a auto-regressão linear. Se estamos realizando a auto-regressão não linear, ainda é necessário que as séries temporais sejam estacionárias …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Estou tendo problemas para entender por que nos importamos se um processo de MA é invertível ou não. Corrija-me se estiver errado, mas posso entender por que nos importamos se um processo de RA é causal ou não, ou seja, se podemos "reescrevê-lo", por assim dizer, como a soma de …

14 time-series  mathematical-statistics  autoregressive  moving-average 

1. O problema Eu tenho algumas medidas de uma variável , onde , para a qual eu tenho uma distribuição obtida via MCMC, que por simplicidade assumirei ser um gaussiano de média e variância \ sigma_t ^ 2 .ytyty_tt=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,nfyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t)μtμt\mu_tσ2tσt2\sigma_t^2 Eu tenho um modelo físico para essas observações, digamos g(t)g(t)g(t) , …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood 

Faz mais de 2 anos que trabalho em diferentes séries temporais. Li em muitos artigos que o ACF é usado para identificar a ordem do termo MA e o PACF para AR. Existe uma regra geral de que, para a MA, o atraso em que o ACF é desligado repentinamente …

12 time-series  arima  autoregressive  moving-average 

Modelo linear simples: x = α t + ϵtx=αt+ϵtx=\alpha t + \epsilon_t onde ~ iid N ( 0 , σ 2 )ϵtϵt\epsilon_tN( 0 , σ2)N(0,σ2)N(0,\sigma^2) com eV a r ( x ) = σ 2E( X ) = α tE(x)=αtE(x) = \alpha tVa r ( x ) = σ2Var(x)=σ2Var(x)=\sigma^2 AR …

11 regression  stochastic-processes  autoregressive  deterministic 

Estou tentando entender por que o OLS fornece um estimador tendencioso de um processo AR (1). Considere Nesse modelo, a exogeneidade estrita é violada, ou seja, e estão correlacionados, mas e não são correlacionados. Mas se isso for verdade, por que a derivação simples a seguir não se aplica? ytεtyt-1εtPlim …

11 time-series  least-squares  bias  autoregressive  estimators 

Considere um modelo AR ( ) (assumindo média zero por simplicidade):ppp xt= φ1 1xt - 1+ … + Φpxt - p+ εtxt=φ1 1xt-1 1+…+φpxt-p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t O estimador OLS (equivalente ao estimador condicional de verossimilhança máxima) para é conhecido por ser …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

Estou tentando utilizar a regressão de RF para fazer previsões sobre o desempenho de uma fábrica de papel. Eu tenho dados minuto a minuto para as entradas (taxa e quantidade de polpa de madeira entrando etc ...), bem como para o desempenho da máquina (papel produzido, energia consumida pela máquina) …

10 time-series  forecasting  cross-validation  random-forest  autoregressive 

Qual é a abordagem usual para modelar séries temporais binárias? Existe um papel ou um livro de texto onde isso é tratado? Penso em um processo binário com forte correlação automática. Algo como o sinal de um processo AR (1) iniciando em zero. Diga e com ruído branco . Em …

10 regression  time-series  logistic  binary-data  autoregressive 

Quando eu estimo uma caminhada aleatória com um AR (1), o coeficiente é muito próximo de 1, mas sempre menor. Qual é a razão matemática de o coeficiente não ser maior que um?

10 regression  autoregressive  random-walk 

O principal problema é: não consigo obter estimativas de parâmetros semelhantes com EViews e R. Por razões que eu não conheço, preciso estimar parâmetros para determinados dados usando EViews. Isso é feito escolhendo a opção NLS (mínimos quadrados não lineares) e usando a seguinte fórmula:indep_var c dep_var ar(1) O EViews …

10 r  autoregressive  software 

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 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

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