arima पर टैग किए गए जवाब

डेटा विवरण के लिए और पूर्वानुमान के लिए, मॉडलिंग के समय श्रृंखला में उपयोग किए जाने वाले ऑटोरिएरिव इंटीग्रेटेड मूविंग एवरेज मॉडल का संदर्भ देता है। यह मॉडल भिन्नता के लिए एक शब्द को शामिल करके ARMA मॉडल को सामान्य करता है, जो रुझानों को हटाने और गैर-स्थिरता के कुछ प्रकारों को संभालने के लिए उपयोगी है।

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एक उदाहरण: बाइनरी परिणाम के लिए ग्लासो का उपयोग करते हुए LASSO प्रतिगमन
मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

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चलती औसत प्रक्रियाओं के वास्तविक जीवन के उदाहरण
आप समय श्रृंखला के कुछ वास्तविक जीवन उदाहरण दे सकते हैं जो आदेश के एक चलती औसत की प्रक्रिया के लिए , यानी y टी = क्ष Σ मैं = 1 θ मैं ε टी - मैं + ε टी , जहां ε टी ~ एन ( 0 , σ …

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समय-श्रृंखला मॉडलिंग के लिए राज्य-अंतरिक्ष मॉडल और कलमन फ़िल्टर के नुकसान क्या हैं?
राज्य-अंतरिक्ष मॉडल और केएफ के सभी अच्छे गुणों को देखते हुए, मुझे आश्चर्य है कि - अनुमान के लिए राज्य-अंतरिक्ष मॉडलिंग और कलमन फ़िल्टर (या ईकेएफ, यूकेएफ या कण फिल्टर) का उपयोग करने के क्या नुकसान हैं ? आइए हम कहते हैं कि पारंपरिक पद्धति जैसे एआरआईएमए, वीएआर या एड-हॉक …

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एमए (क्यू) समय श्रृंखला के मॉडल को "चलती औसत" क्यों कहा जाता है?
जब मैं टाइम सीरीज़ के संबंध में "मूविंग एवरेज" पढ़ता हूं, तो मुझे लगता है कि , या शायद एक भारित औसत जैसे । (मुझे लगता है कि ये वास्तव में एआर (3) मॉडल हैं, लेकिन ये वही हैं जो मेरा मस्तिष्क कूदता है।) एमए (क्यू) त्रुटि शब्दों के मॉडल …

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GARCH और ARMA में क्या अंतर है?
मैं उलझन में हूं। मैं एक ARMA और एक GARCH प्रक्रिया के अंतर को नहीं समझता .. मेरे लिए वही हैं जो नहीं हैं? यहाँ (G) ARCH (p, q) प्रक्रिया है σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} और यहाँ ARMA ( ) है:p,qp,qp, q …
42 arima  garch  finance 

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क्या ARIMA को बेहतर बनाने के लिए MEAN के लिए यह असामान्य है?
मैंने हाल ही में कई पूर्वानुमान विधियों (MEAN, RWF, ETS, ARIMA और MLPs) को लागू किया और पाया कि MEAN ने आश्चर्यजनक रूप से अच्छा किया। (MEAN: जहां भविष्य की सभी भविष्यवाणियों का अवलोकन प्रेक्षित मानों के अंकगणितीय माध्य के बराबर किया गया है।) MEAN ने मेरे द्वारा उपयोग की …

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आर में tsoutliers पैकेज का उपयोग करके टाइम सीरीज़ (LS / AO / TC) में आउटलेयर का पता लगाना। समीकरण प्रारूप में आउटलेयर का प्रतिनिधित्व कैसे करें?
टिप्पणियाँ: सबसे पहले मैं नए tsoutliers पैकेज के लेखक को एक बड़ा धन्यवाद कहना चाहूंगा जो चेन और लियू की टाइम सीरीज़ की एकतरफा पहचान को लागू करता है जो जर्नल ऑफ़ द अमेरिकन स्टेटिस्टिकल एसोसिएशन में 1993 में ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर में प्रकाशित हुआ था ।आरआरR पैकेज समय श्रृंखला …

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आर के साथ एक ARIMAX- मॉडल कैसे फिट करें?
मेरे पास प्रति घंटे माप की चार अलग-अलग श्रृंखलाएं हैं: एक घर के अंदर गर्मी की खपत घर के बाहर का तापमान सौर विकिरण हवा की गति मैं घर के अंदर गर्मी की खपत की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना चाहता हूं। एक स्पष्ट मौसमी प्रवृत्ति है, दोनों वार्षिक आधार …

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समय श्रृंखला विश्लेषण का क्या मतलब है?
समय श्रृंखला विश्लेषण का क्या मतलब है? प्रतिगमन और मशीन लर्निंग जैसे अन्य सांख्यिकीय तरीके बहुत सारे हैं, जिनके स्पष्ट उपयोग के मामले हैं: प्रतिगमन दो चर के बीच संबंधों पर जानकारी प्रदान कर सकता है, जबकि मशीन सीखना भविष्यवाणी के लिए बहुत अच्छा है। लेकिन इस बीच, मैं नहीं …

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R में सेकंड / मिनट के अंतराल डेटा के लिए "फ़्रिक्वेंसी" मान
मैं पूर्वानुमान के लिए R (3.1.1), और ARIMA मॉडल का उपयोग कर रहा हूं। मैं जानना चाहता हूं कि "आवृत्ति" पैरामीटर क्या होना चाहिए, जो ts()फ़ंक्शन में असाइन किया गया है , अगर समय श्रृंखला डेटा का उपयोग करके im है: मिनटों से अलग हो गया है और 180 दिनों …

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क्या स्वतंत्रता की डिग्री एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?
जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …
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 

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ARIMA में मान, p, d, q क्या हैं?
में arimaआर में समारोह, क्या करता है order(1, 0, 12)मतलब? मानों को सौंपा जा सकता क्या हैं p, d, q, और क्या प्रक्रिया उन मूल्यों को खोजने के लिए किया जाता है?
27 r  time-series  arima 

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SARIMAX को सहज रूप से कैसे समझा जाए?
मैं इलेक्ट्रिक लोड पूर्वानुमान के बारे में एक पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं अंदर की अवधारणाओं से जूझ रहा हूं, विशेष रूप से SARIMAX मॉडल। इस मॉडल का उपयोग लोड की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है और कई सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करता …

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ARIMA मॉडल को फिट करने से पहले लॉग टू टाइम श्रृंखला कब बदलना है
मैंने पूर्व में यूनीवेट टाइम सीरीज़ का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमान प्रो का उपयोग किया है , लेकिन मैं अपने वर्कफ़्लो को आर पर स्विच कर रहा हूं। आर के लिए पूर्वानुमान पैकेज में बहुत सारे उपयोगी कार्य शामिल हैं, लेकिन एक बात यह नहीं है कि ऑटो चलाने …

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ARIMA स्पष्टीकरण के कुछ प्रकार की तलाश
यह पता लगाने के लिए मुश्किल हो सकता है, लेकिन मैं पढ़ना चाहते हैं एक अच्छी तरह से समझाया ARIMA उदाहरण है कि न्यूनतम गणित का उपयोग करता है विशिष्ट मामलों का पूर्वानुमान करने के लिए उस मॉडल का उपयोग करके एक मॉडल बनाने से परे चर्चा का विस्तार करता …

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