Perguntas com a marcação «time-series»

Comecei pela análise de séries temporais de Hamilton, mas estou perdido sem esperança. Este livro é realmente muito teórico para eu aprender sozinho. Alguém tem uma recomendação para um livro didático sobre análise de séries temporais adequado para auto-estudo?

99 time-series  self-study  references 

Entendo que uma série temporal estacionária é aquela cuja média e variação são constantes ao longo do tempo. Alguém pode explicar por que precisamos garantir que nosso conjunto de dados esteja estacionário antes que possamos executar diferentes modelos ARIMA ou ARM nele? Isso também se aplica a modelos de regressão …

92 regression  time-series  stationarity 

Estou trabalhando com uma grande quantidade de séries temporais. Essas séries temporais são basicamente medidas de rede que ocorrem a cada 10 minutos, e algumas são periódicas (ou seja, a largura de banda), enquanto outras não são (ou seja, a quantidade de tráfego de roteamento). Eu gostaria de um algoritmo …

88 time-series  outliers  mathematical-statistics  real-time 

Eu sou novo no aprendizado de máquina e tenho tentado descobrir como aplicar redes neurais à previsão de séries temporais. Encontrei recursos relacionados à minha consulta, mas ainda estou um pouco perdido. Eu acho que uma explicação básica sem muitos detalhes ajudaria. Digamos que tenho alguns valores de preço para …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Pergunta: Quero ter certeza de alguma coisa, o uso da validação cruzada k-fold com séries temporais é direto ou é necessário prestar atenção especial antes de usá-lo? Antecedentes: estou modelando uma série temporal de 6 anos (com cadeia semi-markov), com uma amostra de dados a cada 5 minutos. Para comparar …

70 time-series  modeling  cross-validation 

fundo Estou trabalhando no Network Operations Center, monitoramos os sistemas de computadores e seu desempenho. Uma das principais métricas a serem monitoradas é o número de visitantes \ clientes atualmente conectados aos nossos servidores. Para torná-lo visível, nós (equipe de operações) coletamos métricas como dados de séries temporais e desenhamos …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Lembro-me de participar de cursos de estatística como uma audiência de graduação sobre por que a extrapolação era uma má idéia. Além disso, há uma variedade de fontes online que comentam sobre isso. Há também uma menção a isso aqui . Alguém pode me ajudar a entender por que a …

68 regression  time-series  forecasting 

As redes neurais recorrentes diferem das "regulares" pelo fato de terem uma camada de "memória". Devido a essa camada, as NNs recorrentes devem ser úteis na modelagem de séries temporais. No entanto, não sei se entendi corretamente como usá-los. Digamos que possuo as seguintes séries temporais (da esquerda para a …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Quero detectar a sazonalidade nos dados que recebo. Existem alguns métodos que encontrei, como o gráfico de sub-séries sazonais e o gráfico de autocorrelação, mas o problema é que não entendo como ler o gráfico, alguém poderia ajudar? A outra coisa é: existem outros métodos para detectar a sazonalidade com …

56 time-series  seasonality 

Eu sou novo na área de aprendizado profundo e, para mim, o primeiro passo foi ler artigos interessantes no site deeplearning.net. Em artigos sobre aprendizado profundo, Hinton e outros falam principalmente sobre como aplicá-lo a problemas de imagem. Alguém pode tentar me responder, pode ser aplicado ao problema de previsão …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

Você pode dar alguns exemplos reais de séries temporais para os quais um processo de média móvel da ordem , ou seja, y t = q ∑ i = 1 θ i ε t - i + ε t , onde ε t ∼ N ( 0 , σ 2 …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Estou analisando alguns dados nos quais gostaria de executar uma regressão linear comum, mas isso não é possível, pois estou lidando com uma configuração on-line com um fluxo contínuo de dados de entrada (que rapidamente se tornará muito grande para memória) e precisa para atualizar estimativas de parâmetros enquanto isso …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

Dadas todas as boas propriedades dos modelos de espaço de estado e KF, pergunto-me - quais são as desvantagens da modelagem de espaço de estado e do uso do Kalman Filter (ou EKF, UKF ou filtro de partículas) para estimativa? Vamos dizer que metodologias convencionais como ARIMA, VAR ou métodos …

53 time-series  arima  kalman-filter  var