Perguntas com a marcação «time-series»

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Estou usando os modelos R (3.1.1) e ARIMA para previsão. Gostaria de saber qual deve ser o parâmetro "frequency", atribuído na ts()função , se estiver usando dados de séries temporais que sejam: separados por minutos e estão espalhados por 180 dias (1440 minutos / dia) separados por segundos e estão …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Se você se lembrar, de quando começou a análise de séries temporais. Quais ferramentas, pacotes R e recursos da Internet você gostaria que conhecesse? O que estou tentando perguntar é: por onde começar? Especificamente, existem recursos para R que realmente o resumem para quem é "novo" na análise de séries …

28 r  time-series 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

A caminhada aleatória definida como , em que é ruído branco. Indica que a posição atual é a soma da posição anterior + um termo imprevisível.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Você pode provar que a função média , poisμt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + …

28 time-series  self-study  mathematical-statistics  stochastic-processes  random-walk 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Eu observei que, em média, o valor absoluto do coeficiente de correlação de Pearson é uma constante próxima a qualquer par de passeios aleatórios independentes, independentemente do comprimento do passeio.0.560.42 Alguém pode explicar esse fenômeno? Eu esperava que as correlações diminuíssem à medida que o comprimento da caminhada aumenta, como …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Um processo estocástico é um processo que evolui com o tempo, então é realmente uma maneira mais extravagante de dizer "séries temporais"?

27 time-series  stochastic-processes  definition 

Na arimafunção em R, o que order(1, 0, 12)significa? Quais são os valores que podem ser atribuídos a p, d, q, e qual é o processo para encontrar esses valores?

27 r  time-series  arima 

Eu sou novo no R e na análise de séries temporais. Estou tentando encontrar a tendência de uma longa série temporal de temperatura diária (40 anos) e tentei aproximações diferentes. O primeiro é apenas uma regressão linear simples e o segundo é a Decomposição Sazonal de Séries Temporais por Loess. …

27 r  time-series  trend 

Qual é a diferença entre o teste de Kwiatkowski – Phillips – Schmidt – Shin (KPSS) e o teste aumentado de Dickey-Fuller (ADF)? Eles estão testando a mesma coisa? Ou precisamos usá-los em diferentes situações?

27 time-series  stationarity  unit-root  augmented-dickey-fuller  kpss-test 

Estou tentando entender um artigo sobre previsão de carga elétrica, mas estou lutando com os conceitos internos, especialmente o modelo SARIMAX . Esse modelo é usado para prever a carga e usa muitos conceitos estatísticos que eu não entendo (eu sou um estudante de ciências da computação - você pode …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Tenho formação iniciante em séries temporais (algumas estimativas / previsões do ARIMA) e estou enfrentando um problema que não entendo completamente. Qualquer ajuda seria muito apreciada. Estou analisando várias séries temporais, no mesmo intervalo de tempo e na mesma frequência, todas descrevendo um tipo semelhante de dados. Cada série é …

26 time-series 

Anteriormente, usei o Forecast Pro para prever séries temporais univariadas, mas estou mudando meu fluxo de trabalho para R. O pacote de previsão para R contém muitas funções úteis, mas uma coisa que ele não faz é qualquer tipo de transformação de dados antes de executar automaticamente .arima (). Em …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Existe uma boa maneira de medir a suavidade de uma série temporal em R? Por exemplo, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 é muito mais suave do que -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 embora tenham o mesmo desvio médio …

25 r  time-series