Perguntas com a marcação «time-series»

Isso deve ocorrer --- a previsão de coisas que estão presas entre 0 e 1. Na minha série, eu suspeito que um componente de auto-regressão e também um componente de reversão de média, então eu quero algo que possa interpretar como um ARIMA - mas não quero que ele atinja …

9 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Eu tenho um conjunto de dados bastante complicado para analisar e não consigo encontrar uma boa solução para isso. É o seguinte: 1. os dados brutos são essencialmente gravações de canções de insetos. Cada música é composta de várias explosões e cada explosão é composta por subunidades. Todos os indivíduos …

9 time-series  mixed-model  repeated-measures  random-effects-model 

Venho ajustando alguns dados de séries temporais usando um modelo aditivo geral de Poisson usando SAS PROC GAM. De um modo geral, estou fazendo com que seu procedimento de validação cruzada generalizada interno gere pelo menos um "ponto de partida" decente para o meu spline único, que é uma função …

9 time-series  sas  splines  gam 

Como um passatempo paralelo, tenho explorado séries temporais de previsão (em particular, usando R). Para os meus dados, tenho o número de visitas por dia, para todos os dias, voltando quase quatro anos. Nestes dados, existem alguns padrões distintos: De segunda a sexta tem muitas visitas (a mais alta de …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

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 

Introdução Na combinação de previsões, uma das soluções populares é baseada na aplicação de algum critério de informação. Tomando por exemplo o critério Akaike estimado para o modelo , pode-se calcular as diferenças de de e, em seguida, RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} podem …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

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 

Tenho séries temporais barulhentas que preciso segmentar nessas porções com média zero e nas porções sem média zero. Encontrar os limites com a maior precisão possível é importante (claramente onde o limite se encontra com precisão é um pouco subjetivo). Eu acho que uma variante de cusum poderia ser adaptada …

9 time-series  classification  mean  change-point 

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 

Quais são as diferenças entre VAR (regressão automática de vetor) e MANOVA?

9 time-series  manova  autoregressive 

Estou revisando o livro 'Introductory Time Series with R' de Cowpertwait e Metcalfe. Na página 36, ​​diz que as linhas estão em: . Eu li aqui no fórum R que as linhas estão em . ±1,96/ √−1/n±2/n−−√−1/n±2/n-1/n \pm 2/\sqrt{n}±1.96/n−−√±1.96/n\pm 1.96/\sqrt{n} Eu executei o seguinte código: b = c(3,1,4,1) acf(b) e …

9 r  time-series 

Estou medindo a existência de resposta nas medições de sinais celulares. O que fiz foi primeiro aplicar um algoritmo de suavização (Hanning) às séries temporais de dados e depois detectar picos. O que eu recebo é o seguinte: Se eu quisesse tornar a detecção da resposta um pouco mais objetiva …

9 time-series  python  signal-detection 

Isso pode parecer muito básico, mas tenho um problema: tenho uma fila de dados com um tamanho de janela 300. Novos dados são adicionados em uma extremidade, valores antigos são removidos na outra extremidade. Espero que os dados da fila permaneçam mais ou menos consistentes, por exemplo: 10,12,15,10,20, depois comece …

9 time-series  maximum 

Estou trabalhando em um projeto de controle de máquina. Podemos medir a corrente do motor durante a operação. Os dados de amostra de dois motores que executam uma operação com sucesso estão abaixo. O traço vermelho mostra a corrente de um motor, o azul traça a corrente de outro. Eu …

9 time-series