Perguntas com a marcação «time-series»

Saudações, Atualmente, estou fazendo o seguinte em R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum, 1) days = seq(start(data), end(data), "day") data2 = na.locf(merge(data, zoo(,days))) plot(data2,xlab='',ylab='compressed bytes',col=rgb(0.18,0.34,0.55)) lines(cum,type="h",col=rgb(0,0.5,0)) Recorte de summary.csv: date,revision,file,lines,nclass,nattr,nrel,bytes,compressed,diff,dcomp 2007-07-25,16,model.xml,96,11,22,5,4035,991,0,0 2007-07-27,17,model.xml,115,16,26,6,4740,1056,53,777 …

9 r  time-series  data-visualization  entropy 

Atualmente, estou trabalhando em uma tarefa de previsão de demanda, com dados de dezenas de milhares de produtos em algumas milhares de lojas. Mais especificamente, tenho alguns anos de dados diários de vendas por produto em cada loja, e meu objetivo é prever as vendas futuras de cada item em …

9 time-series  forecasting  predictive-models 

Estou lendo Thinking, Fast and Slow, de Daniel Kahneman, e me deparei com o seguinte texto Alguns anos atrás, tive uma oportunidade incomum de examinar de perto a ilusão de habilidade financeira. Fui convidado a falar com um grupo de consultores de investimentos em uma empresa que fornecia consultoria financeira …

9 regression  time-series  correlation 

Para colocar minha pergunta em contexto, sou físico, mas com exposição limitada à estatística e o que aprendi sobre isso há mais de 30 anos. Estou tentando aprender sobre a inicialização do bloco, pois essa técnica pode ser adequada para resolver um problema no qual estou trabalhando. Eu posso encontrar …

9 time-series  bootstrap 

A AIC é frequentemente recomendado como critério para comparar modelos para previsão de séries temporais. Veja, por exemplo, isso no contexto de modelos de regressão dinâmica : O AIC pode ser calculado para o modelo final e esse valor pode ser usado para determinar os melhores preditores. Ou seja, o …

9 time-series  cross-validation  model-selection  arima  aic 

Estou trabalhando extensivamente com modelos de séries temporais financeiras, principalmente AR (I) MA e Kalman. Um problema que continuo enfrentando é a frequência de amostragem. Inicialmente, eu pensava que, se fosse oferecida a possibilidade de amostrar com mais frequência a partir de um processo subjacente, eu deveria amostrar com a …

9 time-series  sampling  arima 

Considere um processo aleatório para o qual a média existe e seja constante, para todos os momentos , ou seja, para todos os tempos turnos do tempo (ou "atrasos") . Não imponho condições adicionais a momentos mais altos nem à função de distribuição. Como posso descrever esse processo? É apenas …

9 time-series  terminology  stationarity  stochastic-processes 

Eu gostaria de usar uma Rede Neural para prever séries temporais financeiras. Sou formado em TI e tenho algum conhecimento de redes neurais e tenho lido sobre isso: TDNN RNN Eu tenho procurado por pacotes R para eles e só encontrei um para RNN, o pacote RSNNS que tem implementações …

9 time-series  forecasting  neural-networks  finance 

Estou aprendendo sobre regressão. Eu fiz algumas regressões transversais que são boas. Recentemente, fiz uma regressão simples de séries temporais. Então, eu tenho todos os vetores xy, contendo 1000 observações. Eu fiz uma simples regressão de ols no excel que achei que estava bem. No entanto, meu tutor on-line me …

9 regression  time-series  descriptive-statistics 

Meus dados brutos consistem em uma série temporal de 60 dias com uma tendência de queda. Os dados são semanais, portanto a frequência é definida como 7. Eu calculei a diferença dos dados que se parece com isso Quando executo gráficos de ACF e PACF sobre a diferença, pareço obter …

9 r  time-series  autocorrelation 

Eu tenho uma série de pontos de dados neste formulário (timestamp, lat, long) para um conjunto de usuários. Cada usuário tem uma trajetória quando viaja do ponto A ao ponto B. Pode haver qualquer número de pontos de A a B. Eles são pontos de dados ordenados com base no …

9 time-series  multivariate-analysis  data-transformation  functional-data-analysis 

Em boa parte da literatura que estou estudando, é um desses termos que ocorre com frequência e ainda sem uma definição rigorosa a ser encontrada. Especificamente, me disseram: Para variáveis ​​aleatórias indexadas no tempo (RVs) , o modelo de decomposição aditiva é dado como{ Xt}{Xt}\{X_t\} Xt= l l ( Xt …

9 time-series  definition 

Eu tenho lidado com o seguinte problema. Eu tenho uma espécie de sistema de tempo real e, a cada período de tempo, leio seu valor atual, criando uma série temporal (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Gostaria de conhecer métodos (estatística e aprendizado de máquina) para prever …

9 time-series  machine-learning  online  forecasting 

Por exemplo: Quero prever valores futuros de uma série temporal com base em valores anteriores de várias séries temporais 'usando uma ANN e / ou SVM. As entradas terão valores defasados ​​em cada série temporal e os resultados serão previsões um passo à frente (previsões com horizontes adicionais serão feitas …

9 time-series  machine-learning  stationarity  prediction 

Estou usando a evolfftfunção no RSEISpacote R para fazer uma análise STFT de um sinal. O sinal tem uma hora de duração e foi adquirido durante 3 condições diferentes, em particular controle 0-20 ', estímulo 20'-40', 40'-60 'após estímulo. Visualmente, vejo uma mudança no espectrograma durante esses três períodos, com …

9 time-series  hypothesis-testing  anova  fourier-transform