मॉडलिंग ऑटो-सहसंबद्ध बाइनरी टाइम श्रृंखला

Question

बाइनरी टाइम श्रृंखला मॉडलिंग के लिए सामान्य दृष्टिकोण क्या हैं? क्या कोई कागज़ या एक पाठ्य पुस्तक है जहाँ इसका इलाज किया जाता है? मैं मजबूत ऑटो-सहसंबंध के साथ एक द्विआधारी प्रक्रिया के बारे में सोचता हूं। एआर (1) प्रक्रिया के संकेत जैसा कुछ शून्य पर शुरू होता है। कहो और सफेद शोर के साथ । फिर बाइनरी टाइम सीरीज़ जो द्वारा परिभाषित है, दिखाएगा, जिसे मैं निम्नलिखित कोड के साथ स्पष्ट करना चाहूंगा$X_0 = 0$

$$X_{t+1} = \beta_1 X_t + \epsilon_t,$$ $\epsilon_t$$(Y_t)_{t \ge 0}$ $$Y_t = \text{sign}(X_t)$$

set.seed(1)
X = rep(0,100)
beta = 0.9
sigma = 0.1
for(i in 1:(length(X)-1)){
  X[i+1] =beta*X[i] + rnorm(1,sd=sigma)
}
acf(X)
acf(sign(X))

यदि मुझे बाइनरी डेटा मिलता है तो टेक्स्ट बुक / सामान्य मॉडलिंग दृष्टिकोण क्या है और मुझे पता है कि महत्वपूर्ण है?$Y_t$

मैंने सोचा कि बाहरी रजिस्टरों या मौसमी डमी के दिए जाने की स्थिति में मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन कर सकता हूं। लेकिन शुद्ध समय-श्रृंखला दृष्टिकोण क्या है?

संपादित करें: सटीक होने के लिए मान लें कि साइन (X) 4 लैग तक के लिए स्वतःसंबंधित है। क्या यह ऑर्डर 4 का मार्कोव मॉडल होगा और क्या हम इसके साथ फिटिंग और पूर्वानुमान कर सकते हैं?

EDIT 2: इस बीच मैं समय श्रृंखला की चमक पर लड़खड़ा गया। ये ऐसी जगहें हैं जहां व्याख्यात्मक चर अवलोकनीय और बाहरी प्रतिगामी होते हैं। हालाँकि ऐसा लगता है कि यह पॉइसन और ऋणात्मक द्विपद वितरण के लिए किया जाता है। मैं एक पॉइसन वितरण का उपयोग करके बर्नौलीस का अनुमान लगा सकता हूं। मुझे आश्चर्य है कि क्या इस बारे में कोई स्पष्ट पाठ्य पुस्तक नहीं है।

संपादित करें 3: इनाम की समय सीमा समाप्त ... कोई विचार?

Comments

अपने विशिष्ट उदाहरण के लिए आप एक अव्यक्त प्रक्रिया के रूप में एक सामान्य ए.आर. प्रक्रिया का उपयोग करने की कोशिश कर सकते हैं, केवल संकेतक को देख सकते हैं, और फिर संभावना फ़ंक्शन को सेट कर सकते हैं।

— kjetil b halvorsen

यह जाने का एक तरीका होगा ... लेकिन क्या होगा यदि ओ नहीं जानता कि द्विआधारी प्रक्रिया कहां आती है? फिर उपरोक्त मॉडल जोखिम का एक बहुत कुछ वहन करेगा। कृपया अधिक जानकारी के लिए मेरा संपादन देखें।

— रिक

आप मंद मॉडल खोजने की कोशिश करना चाह सकते हैं। ये समान हैं। यहां एक पेपर है जो उपयोगी हो सकता है arxiv.org/pdf/1406.2656.pdf ।

— ग्रेग पीटरसन

देखें robjhyndman.com/papers/ar1.pdf

— यवेस

पूर्व लेख में द्विआधारी variate के लिए एक संदर्भ के रूप में उपलब्ध है researchgate.net/publication/... 'अनुभाग 4.6। क्षमा करें कोई पैकेज संदर्भ नहीं है, और मुझे उत्तर के लिए समय की कमी हो सकती है।

— यव्स

Answer 1

यदि मैं आपके प्रश्न को सही ढंग से समझता हूं, तो "सामान्य दृष्टिकोण" एक गतिशील जांच दृष्टिकोण होगा, सीएफ। "डायनामिक बाइनरी रिस्पांस मॉडल के साथ यूएस रिकॉर्डींग की भविष्यवाणी", हिक्की कौप्पी और पेंटी सैकोकोन, द रिव्यू ऑफ इकोनॉमिक्स एंड स्टैटिस्टिक्स वॉल्यूम। 90, नंबर 4 (नवंबर, 2008), पीपी। 777-791, द एमआईटी प्रेस, स्थिर URL: http://www.jstor.org/stable/40043114

क्या वह मॉडल वर्ग सीधे आपकी अंतर्निहित उदाहरण प्रक्रिया को दर्शाता है, इस बात पर निर्भर हो सकता है कि एप्सिलोन_टी वास्तव में क्या है, लेकिन मुझे लगता है कि मॉडल आपके कथन को फिट करता है "मुझे पता है कि महत्वपूर्ण ऑटोक्रेलेशन है"।

Comments

जवाब के लिए धन्यवाद। सौभाग्य से ऑनलाइन भी एक प्रीपेयर

— रिक