Perguntas com a marcação «trend»

Um padrão observável nos dados.

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Tendência STL de séries temporais usando R
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 
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Critérios para definir a largura da janela STL s.
Usando Rpara executar a decomposição do STL, s.windowcontrola a rapidez com que o componente sazonal pode mudar. Valores pequenos permitem mudanças mais rápidas. Definir a janela sazonal como infinita equivale a forçar o componente sazonal a ser periódico (ou seja, idêntico ao longo dos anos). Minhas perguntas: Se eu tiver …
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Detecção de séries temporais e anomalias
Gostaria de configurar um algoritmo para detectar uma anomalia em séries temporais, e pretendo usar o cluster para isso. Por que devo usar uma matriz de distância para agrupar e não os dados brutos de séries temporais ?, Para a detecção da anomalia, usarei o cluster baseado em densidade, um …
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Como caracterizar uma mudança abrupta?
Esta pergunta pode ser muito básica. Para uma tendência temporal de dados, eu gostaria de descobrir o ponto em que mudanças "abruptas" acontecem. Por exemplo, na primeira figura mostrada abaixo, eu gostaria de descobrir o ponto de mudança usando algum método estatístico. E eu gostaria de aplicar esse método em …
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1, x2)e ti(x1) + …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Teste estatístico para verificar quando duas séries temporais semelhantes começam a divergir
A partir do título, gostaria de saber se existe um teste estatístico que possa me ajudar a identificar uma divergência significativa entre duas séries temporais semelhantes. Especificamente, olhando a figura abaixo, gostaria de detectar que as séries começam a divergir no tempo t1, ou seja, quando a diferença entre elas …
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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas
Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
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