Perguntas com a marcação «time-series»

Estou analisando um conjunto de dados usando um modelo de efeitos mistos com um efeito fixo (condição) e dois efeitos aleatórios (participante devido ao design do sujeito e ao par). O modelo foi gerado com o lme4pacote: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Em seguida, realizei um teste de razão de verossimilhança desse modelo em …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Então, plotei o ACF / PACF dos retornos de petróleo e esperava ver alguma autocorrelação positiva, mas, para minha surpresa, só recebo autocorrelação significativa negativa. Como devo interpretar o gráfico acima? Eles parecem indicar que há uma tendência para o retorno do petróleo aumentar quando diminui anteriormente e vice-versa, portanto, …

15 time-series 

Eu tenho um conjunto de dados que inclui a demanda de vários produtos (1200 produtos) por 25 períodos e preciso prever a demanda de cada produto para o próximo período. No começo, eu queria usar o ARIMA e treinar um modelo para cada produto, mas devido ao número de produtos …

14 machine-learning  time-series  arima 

Pode ser uma pergunta estranha, mas como um novato no assunto, pergunto-me por que usamos a regressão para prejudicar uma série temporal, se uma das suposições da regressão é que os dados devem ser considerados enquanto os dados nos quais a regressão está sendo aplicada são um non iid?

14 regression  time-series  trend  iid 

Em uma rede neural recorrente, você costuma encaminhar a propagação por várias etapas de tempo, "desenrolar" a rede e depois propagá-la pela sequência de entradas. Por que você não atualiza apenas os pesos após cada etapa individual da sequência? (o equivalente a usar um comprimento de truncamento de 1, para …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

Essa pergunta pode ser muito ingênua, mas da maneira como sou ensinado econometria, fico muito confuso se houver uma diferença entre séries temporais e métodos de dados em painel. Em relação às séries temporais, abordei tópicos como covariância estacionária, AR, MA, etc. Em relação aos dados do painel, só vi …

14 time-series  econometrics  panel-data 

Não parece haver uma maneira padrão de lidar com dados ausentes no contexto da família de modelos de suavização exponencial. Em particular, a implementação R chamada ets no pacote de previsão parece levar a subsequência mais longa sem a falta de dados, e o livro "Forecasting with Exponential Smoothing" de …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Estou tentando prever uma série temporal, para a qual usei o modelo sazonal ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). É diferente do que R sugeriu com auto.arima (ARIMA calculado R (0,1,1) (0,1,0) [12] seria um ajuste melhor, chamei-o de ajuste1). No entanto, nos últimos 12 meses da minha série cronológica, …

14 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Eu tenho tentado resolver este problema por mais de um ano sem muito progresso. É parte de um projeto de pesquisa que estou realizando, mas ilustrarei com um exemplo de história que criei, porque o domínio real do problema é um pouco confuso (rastreamento ocular). Você é um avião que …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Na pesquisa em econometria financeira, é muito comum investigar relações entre séries temporais financeiras que assumem a forma de dados diários . A variável será feita com a diferença do log, por exemplo; .Eu( 0 )Eu(0 0)I(0)em( Pt) - ln( Pt - 1)em⁡(Pt)-em⁡(Pt-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) No entanto, dados diários significam que há …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Recentemente, eu estava procurando maneiras de reamostrar séries temporais, de maneiras que Preserve aproximadamente a correlação automática de processos de memória longa. Preservar o domínio das observações (por exemplo, uma série temporal de números inteiros redefinida ainda é uma série temporal de números inteiros). Pode afetar apenas algumas escalas, se …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

Desejo executar uma regressão logística binária para modelar a presença ou ausência de conflito (variável dependente) de um conjunto de variáveis ​​independentes durante um período de 10 anos (1997-2006), com cada ano tendo 107 observações. Meus independentes são: degradação da terra (categórica para 2 tipos de degradação); aumento da população …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

Estou tentando entender a medida dinâmica de distorção do tempo para comparar séries temporais juntas. Eu tenho três conjuntos de dados de séries temporais como este: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, 0.000308388157895, 0.000198906016907, 0.000179549331179, 9.06289650172e-05, …

14 r  time-series  clustering 

Na análise de dados em painel, usei modelos de vários níveis com efeitos aleatórios / mistos para lidar com problemas de auto-correlação (ou seja, as observações são agrupadas em indivíduos ao longo do tempo) com outros parâmetros adicionados para ajustar algumas especificações de tempo e choques de interesse . O …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

O procedimento de seleção do modelo Box-Jenkins na análise de séries temporais começa examinando as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial da série. Esses gráficos podem sugerir e q apropriados em um modelo ARMA ( p , q ) . O procedimento continua solicitando ao usuário que aplique os critérios …

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