Perguntas com a marcação «time-series»

Eu estava lutando com a estacionariedade na minha cabeça por um tempo ... É assim que você pensa sobre isso? Quaisquer comentários ou pensamentos adicionais serão apreciados. O processo estacionário é aquele que gera valores de séries temporais, de modo que a média e a variação da distribuição são mantidas …

14 time-series  stationarity  intuition 

Aqui está algum contexto. Estou interessado em determinar como duas variáveis ​​ambientais (temperatura, níveis de nutrientes) afetam o valor médio de uma variável de resposta em um período de 11 anos. A cada ano, existem dados de mais de 100 mil locais. O objetivo é determinar se, durante o período …

14 time-series  regression  sample-size  small-sample 

Eu tenho duas séries temporais S e T. elas têm a mesma frequência e o mesmo comprimento. Gostaria de calcular (usando R), a correlação entre este par (ou seja, S e T), e também ser capaz de calcular a significância da correlação), para poder determinar se a correlação é devida …

14 r  time-series  correlation 

Estou criando um aplicativo para Android que registra dados do acelerômetro durante o sono, para analisar as tendências do sono e, opcionalmente, acordar o usuário perto do tempo desejado durante o sono leve. Já construí o componente que coleta e armazena dados, além do alarme. Eu ainda preciso abordar a …

14 time-series  smoothing  signal-processing  java 

Depois de ler uma das "Dicas de pesquisa" do RJ Hyndman sobre validação cruzada e séries temporais, voltei a uma antiga pergunta minha que tentarei formular aqui. A idéia é que, em problemas de classificação ou regressão, a ordem dos dados não é importante e, portanto , a validação cruzada …

14 time-series  machine-learning  cross-validation 

Vou usar o modelo ARMA-GARCH para séries temporais financeiras e queria saber se a série deveria ser estacionária antes de aplicar o referido modelo. Eu sei que para aplicar o modelo ARMA, a série deve ser estacionária, no entanto, não tenho certeza para o ARMA-GARCH, pois estou incluindo erros GARCH …

14 time-series  finance  arma 

Na modelagem climática, você está procurando modelos que possam retratar adequadamente o clima da Terra. Isso inclui mostrar padrões semi-cíclicos: coisas como a oscilação do sul de El Nino. Mas a verificação do modelo ocorre geralmente em períodos relativamente curtos, onde há dados observacionais decentes (últimos ~ 150 anos). Isso …

14 time-series  model-comparison  fourier-transform  climate 

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 

Sou formado em administração e economia e atualmente estuda mestrado em engenharia de dados. Enquanto estudava regressão linear (LR) e análise de séries temporais (TS), uma pergunta surgiu em minha mente. Por que criar um método totalmente novo, isto é, séries temporais (ARIMA), em vez de usar regressão linear múltipla …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

Eu gostaria de realizar uma previsão com base em um modelo ARIMA de várias séries temporais com várias variáveis ​​exógenas. Como não sou tão habilidoso em relação a estatísticas nem ao RI, quero mantê-lo o mais simples possível (a previsão de tendências por três meses é suficiente). Eu tenho 1 …

14 r  time-series  arima 

Estou construindo modelos ARIMA para alguns dados de vento / ondas. Estou construindo um modelo separado para cada variável. Duas das variáveis ​​que eu preciso modelar são a direção da onda e do vento. Os valores estão em graus (0-360 °). É possível modelar esse tipo de dados em que …

13 time-series  arima  circular-statistics 

Como é definida a variação de longo prazo no domínio da análise de séries temporais? Eu entendo que é utilizado no caso de haver uma estrutura de correlação nos dados. Assim, o nosso processo estocástico não seria uma família de X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots iid variáveis aleatórias, mas sim apenas identicamente …

13 time-series  variance  references  kernel-smoothing  non-independent 

Estou trabalhando em um pequeno projeto em que estamos tentando prever os preços de commodities (petróleo, alumínio, estanho, etc.) nos próximos 6 meses. Eu tenho 12 variáveis ​​para prever e tenho dados de abril de 2008 a maio de 2013. Como devo fazer previsões? Eu fiz o seguinte: Dados importados …

13 r  time-series  forecasting  neural-networks  arima 

Estou procurando testar a cointegração entre duas séries temporais. Ambas as séries têm dados semanais que abrangem ~ 3 anos. Estou tentando fazer o método de duas etapas da Engle-Granger. Minha ordem de operações segue. Teste cada série temporal para obter a raiz da unidade através do Dickey-Fuller aumentado. Supondo …

13 time-series  cointegration  unit-root  augmented-dickey-fuller 

Como prejudico as séries temporais? Tudo bem fazer a primeira diferença e executar um teste Dickey Fuller; se estiver parado, estamos bem? Também achei on-line que posso prejudicar as séries temporais fazendo isso no Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time dfuller u_lncredit, drift regress lags(0) …

13 regression  time-series  stata  stationarity