Perguntas com a marcação «var»

Vector Auto-Regression, um modelo / método de múltiplas séries temporais. VAR é comum em econometria e permite que cada série temporal seja modelada com base em seus próprios valores anteriores e também nos valores anteriores de cada uma das outras séries, simultaneamente. Assim, as séries recebem igual status.

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Metodologia de previsão VAR
Estou construindo um modelo de VAR para prever o preço de um ativo e gostaria de saber se meu método é estatisticamente correto, se os testes que incluí são relevantes e se são necessários mais para garantir uma previsão confiável com base em minhas variáveis ​​de entrada. Abaixo está o …
19 r  forecasting  modeling  var 
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Séries temporais biológicas multivariadas: VAR e sazonalidade
Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais multivariadas, incluindo variáveis ​​biológicas e ambientais em interação (além de possivelmente algumas variáveis ​​exógenas). Além da sazonalidade, não há uma clara tendência de longo prazo nos dados. Meu objetivo é ver quais variáveis ​​estão relacionadas entre si. A previsão não é …
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Pacote GBM vs. Caret usando GBM
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 …
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Modelo de Histórico de Eventos em Tempo Discreto (Sobrevivência) em R
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
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Estacionariedade em séries temporais multivariadas
Estou trabalhando com uma série temporal multivariada e usando o modelo VAR (Regressão automática de vetores) para previsão. Minha pergunta é o que realmente significa estacionariedade em uma estrutura multivariada. 1) Eu sei que, se na configuração do VAR, se o determinante do inverso da matriz | IA | tiver …
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VAR em níveis para dados cointegrados
Li alguns artigos que expressam que "trabalhos recentes" mostram que podemos usar um modelo VAR com dados brutos I (1), mas é preciso haver cointegração. Isso significa que não há razão para diferenciar os dados para modelagem VAR. Alguma referência em papel sobre isso?
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Ajustar um modelo VAR com R [fechado]
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Tenho uma série temporal bivariada em z_tque z_1té a mudança nas letras do tesouro dos …
8 r  time-series  var 
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O que é um modelo autoregressivo vetorial?
Estou procurando entender isso de uma perspectiva gerencial. Por exemplo, se eu estivesse explicando a regressão linear, diria que é uma linha de melhor ajuste através de alguns pontos de dados e pode ser usada para prever um valor "y" para um determinado valor de "x". Existe uma explicação análoga …
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