Perguntas com a marcação «time-series»

Método proposto: Dada uma série temporal , quero calcular uma média móvel ponderada com uma janela média de pontos, em que as ponderações favorecem valores mais recentes que valores mais antigos. NxEuxix_iNNN Ao escolher os pesos, estou usando o fato familiar de que uma série geométrica converge para 1, ou …

8 time-series  forecasting  algorithms  weighted-mean 

Gostaria de prever as séries temporais não estacionárias, envolvendo várias suposições a priori cruciais após o estudo de instâncias de tais séries. Eu construí a função de distribuição de probabilidade de um ponto com média de tempo aproximada pela distribuição normal. Desse ponto de vista, desejo que a previsão não …

8 time-series  forecasting  arima 

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 

Realmente não sei o que é possível e gostaria de um ponteiro na direção certa. Tenho medições de tempo e posição que podem ser qualquer coisa de uma pessoa andando, um veículo na estrada ou em um estacionamento ou uma impressora em um escritório. Preciso calcular os tempos de viagem …

8 time-series  kalman-filter  unevenly-spaced-time-series 

Estou computando algumas probabilidades condicionais e intervalos de confiança associados a 95%. Para muitos de meus casos, tenho contagens diretas de xsucessos fora dos ntestes (de uma tabela de contingência), para que eu possa usar um intervalo de confiança binomial, como é fornecido por binom.confint(x, n, method='exact')in R. Em outros …

8 r  bayesian  confidence-interval  conditional-probability  hidden-markov-model  segmentation  hypothesis-testing  statistical-significance  multiple-comparisons  multiple-regression  r  regression  survey  sample  finite-population  pca  model-selection  dataset  partitioning  clustering  time-series  least-squares  regression  standard-error  causality  r  time-series  outliers  missing-data  machine-learning  svm  hypothesis-testing  discrete-data  r  data-visualization  survey  likert  finance  regression  pca  feature-selection  stepwise-regression  underdetermined  svm  natural-language 

Suponha que sejam séries com , ( e é semelhante ao , mas muda quando o manequim = 1). e , . Em um cenário do mundo real, haverá retornos periódicos do mercado de ações sobre as empresas (mas você pode ignorar isso). Existe um dummy, que é igual à …

8 time-series  least-squares  residuals  bias 

Como instituição financeira, frequentemente analisamos dados de séries temporais. Muitas vezes acabamos fazendo regressão usando variáveis ​​de séries temporais. Quando isso acontece, geralmente encontramos resíduos com a estrutura de séries temporais que viola a suposição básica de erros independentes na regressão do OLS. Recentemente, estamos construindo outro modelo no qual …

8 r  regression  time-series  generalized-least-squares 

Estou usando o ARMA em um conjunto de dados com amostras ausentes. Como eu os trato? Você sugeriria fazer interpolação linear / não linear ou apenas mantê-los fora e considerar duas amostras com dados ausentes no intervalo como amostras consecutivas?

8 time-series  arima  missing-data  fitting  interpolation 

Li na Série Temporal de John Cochrane para Macroeconomia e Finanças que: A autocovariância pode caracterizar completamente a série temporal [distribuição conjunta]. Não compreendo completamente a conexão entre covariância e distribuição conjunta aqui. Alguém pode explicar isso?

8 time-series  autocorrelation  joint-distribution 

Introdução objetivo é prever as taxas de crescimento anual para vários indicadores macroeconômicos (denotar um por ). Uma das tarefas é testar o desempenho da previsão de modelos de séries temporais rivais com e sem variáveis ​​exógenas ( , uma matriz ). A lista de modelos rivais inclui:X t T …

8 r  regression  time-series  cross-validation  forecasting 

Estou tentando entender a análise dinâmica de fatores. Até agora, meu entendimento é que o DFA é apenas análise fatorial mais um modelo de série temporal nas pontuações (as cargas permanecem fixas). No entanto, nos casos que eu vi, o modelo nas pontuações é apenas uma caminhada aleatória com uma …

8 time-series  factor-analysis 

Estou usando um modelo de atraso distribuído para analisar dados de séries temporais. A duração do período de estudo é de 18 anos e a observação é de dados anuais. Ao incluir um efeito de atraso de 1 ano, o primeiro ano da variável de atraso fica ausente. Então, um …

8 time-series  missing-data 

Tenho muitas séries temporais nesta coluna do formato 1, na qual tenho o formato de data (d / m / ano) e muitas colunas que representam séries temporais diferentes, como aqui: DATE TS1 TS2 TS3 ... 24/03/2003 0.00 0.00 ... 17/04/2003 -0.05 1.46 11/05/2003 0.46 -3.86 04/06/2003 -2.21 -1.08 28/06/2003 …

8 r  time-series  clustering 

Se eu tiver um objeto arima como a: set.seed(100) x1 <- cumsum(runif(100)) x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75)) x3 <- x1 + x2 dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75)) a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy) print(a) . Series: x3 ARIMA(0,1,0) Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0), …

8 r  regression  time-series  arima  r-squared 

Eu sou novo na análise de séries temporais e gostaria de receber sugestões sobre a melhor forma de abordar o seguinte problema de regressão de séries temporais: tenho medições de temperatura por hora em aproximadamente 20 locais em um local ao longo de três anos, juntamente com informações auxiliares estáticas …

8 time-series  regression  multivariate-analysis  spatio-temporal