Perguntas com a marcação «unevenly-spaced-time-series»

No campo da economia (eu acho), temos ARIMA e GARCH para séries temporais espaçadas regularmente e Poisson, Hawkes para modelagem de processos pontuais, e quanto a tentativas de modelar séries temporais espaçadas irregularmente (desigualmente) - existem (pelo menos) práticas comuns ? (Se você tem algum conhecimento neste tópico, também pode …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

Estou impressionado com o forecastpacote R , bem como, por exemplo, o zoopacote para séries temporais irregulares e interpolação de valores ausentes. Meu aplicativo é na área de previsão de tráfego de call center; portanto, os dados nos finais de semana estão (quase) sempre ausentes, o que pode ser bem …

16 r  time-series  forecasting  missing-data  unevenly-spaced-time-series 

Não está claro para mim como calcular a cointegração com séries temporais irregulares (idealmente usando o teste de Johansen com VECM). Meu pensamento inicial seria regularizar as séries e interpolar valores ausentes, embora isso possa influenciar a estimativa. Existe alguma literatura sobre esse assunto?

15 time-series  cointegration  unevenly-spaced-time-series 

Na pesquisa em econometria financeira, é muito comum investigar relações entre séries temporais financeiras que assumem a forma de dados diários . A variável será feita com a diferença do log, por exemplo; .Eu( 0 )Eu(0 0)I(0)em( Pt) - ln( Pt - 1)em⁡(Pt)-em⁡(Pt-1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) No entanto, dados diários significam que há …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

RNNs são notavelmente bons para capturar a dependência de tempo de dados seqüenciais. No entanto, o que acontece quando os elementos da sequência não são igualmente espaçados no tempo? Por exemplo, a primeira entrada na célula LSTM acontece na segunda-feira, depois não há dados de terça a quinta-feira e, finalmente, …

13 machine-learning  neural-networks  lstm  rnn  unevenly-spaced-time-series 

Ultimamente, tenho lido muito sobre o Dynamic Time Warping (DTW). Estou muito surpreso que não exista nenhuma literatura sobre a aplicação do DTW em séries temporais irregulares, ou pelo menos não consegui encontrá-lo. Alguém poderia me dar uma referência a algo relacionado a esse problema, ou talvez até uma implementação …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series 

Estou tentando analisar o lead-lag entre as séries temporais de dois preços das ações. Em análises regulares de séries temporais, podemos fazer a correlação cruzada, VECM (Granger Causality). No entanto, como lidar com o mesmo em séries temporais com espaçamento irregular. A hipótese é que um dos instrumentos lidera o …

10 r  time-series  cross-correlation  unevenly-spaced-time-series 

Eu tenho dados para a população de vários peixes diferentes, amostrados durante um período de cerca de 5 anos, mas em um padrão muito irregular. Às vezes, há meses entre as amostras, às vezes há várias amostras em um mês. Há também muitas contagens 0 Como lidar com esses dados? …

10 time-series  multilevel-analysis  unevenly-spaced-time-series 

Fiz essa pergunta no StackOverflow e foi recomendado fazer aqui. Eu tenho duas séries temporais de dados do acelerômetro 3D que possuem bases de tempo diferentes (relógios iniciados em momentos diferentes, com alguma fluência muito leve durante o tempo de amostragem), além de conter muitas lacunas de tamanho diferente (devido …

10 time-series  correlation  unevenly-spaced-time-series 

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 uma XTSsérie temporal irregularmente espaçada (com POSIXctvalores como tipo de índice). Como criar uma nova série temporal amostrada em um intervalo de 10 minutos, digamos, mas com cada momento da amostra alinhado a um tempo redondo (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) . Se um momento de reamostragem não cair …

9 r  time-series  sampling  unevenly-spaced-time-series 

Eu tenho um conjunto de dados de medições de temperatura da água tiradas de um grande corpo de água em intervalos irregulares durante um período de décadas. (Galveston Bay, TX, se você estiver interessado) Aqui está o chefe dos dados: STATION_ID DATE TIME LATITUDE LONGITUDE YEAR MONTH DAY SEASON MEASUREMENT …

8 time-series  seasonality  trend  unevenly-spaced-time-series 

Existem vários métodos para fazer previsões de séries temporais equidistantes (por exemplo, Holt-Winters, ARIMA, ...). No entanto, atualmente estou trabalhando no seguinte conjunto de dados espaçados irregulares, que possui uma quantidade variável de pontos de dados por ano e sem intervalos regulares entre esses pontos: Sinopse: Dados da amostra: structure(list(date …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series 

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 …

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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 …

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