seasonality पर टैग किए गए जवाब

मैं उन आंकड़ों में मौसमी का पता लगाना चाहता हूं जो मुझे प्राप्त हैं। कुछ विधियाँ हैं जो मुझे मौसमी सबज़रीज प्लॉट और ऑटोक्रेलेशन प्लॉट की तरह मिली हैं, लेकिन बात यह है कि मुझे समझ नहीं आ रहा है कि ग्राफ को कैसे पढ़ें, क्या कोई मदद कर सकता …

56 time-series  seasonality 

मैं समय श्रृंखला विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं और इस क्षेत्र में नया हूं। मेरे पास 2006-2009 की एक घटना की दैनिक गिनती है और मैं इसके लिए एक समय श्रृंखला मॉडल फिट करना चाहता हूं। यहां मैंने जो प्रगति की है वह है: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) …

25 r  time-series  seasonality  multiple-seasonalities  tbats  hypothesis-testing  beta-distribution  machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

मेरे पास अमेरिका में एक राज्य के लिए आत्महत्या से संबंधित मौतों के 17 साल (1995 से 2011) के आंकड़े हैं, आत्महत्याओं और महीनों / मौसमों के बारे में बहुत सारी पौराणिक कथाएँ हैं, जिनमें से बहुत विरोधाभासी हैं, और साहित्य की '' ve की समीक्षा की गई, मुझे परिणामों …

24 r  chi-squared  arima  count-data  seasonality 

मैं एक ARIMA मॉडल को दैनिक समय श्रृंखला में फिट कर रहा हूं। डेटा को दैनिक रूप से 02-01-2010 से 30-07-2011 तक एकत्र किया जाता है और अखबार की बिक्री के बारे में होता है। चूंकि बिक्री में एक साप्ताहिक पैटर्न पाया जा सकता है (बिकने वाली प्रतियों की दैनिक …

21 r  time-series  arima  seasonality 

मौसमी समायोजन एक महत्वपूर्ण कदम है जो आगे के अनुसंधान के लिए डेटा को पूर्वनिर्मित करता है। हालांकि शोधकर्ता के पास ट्रेंड-साइकल-मौसमी अपघटन के लिए कई विकल्प हैं। सबसे आम (अनुभवजन्य साहित्य में उद्धरणों की संख्या को देखते हुए) प्रतिद्वंद्वी मौसमी अपघटन विधियां एक्स -11 (12) -एरिमा, ट्रामो / सीट्स …

20 time-series  data-transformation  methodology  seasonality 

यह एक लंबी पोस्ट है इसलिए मुझे आशा है कि आप मेरे साथ सहन कर सकते हैं, और कृपया मुझे सही कर सकते हैं जहां मैं गलत हूं। मेरा लक्ष्य 3 या 4 सप्ताह के ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर एक दैनिक पूर्वानुमान का उत्पादन करना है। डेटा एक ट्रांसफार्मर …

16 forecasting  arima  model-selection  seasonality  fourier-transform 

Rएसटीएल अपघटन करने के लिए उपयोग करना , यह s.windowनियंत्रित करता है कि मौसमी घटक कितनी तेजी से बदल सकता है। छोटे मूल्य अधिक तीव्र परिवर्तन की अनुमति देते हैं। मौसमी विंडो को अनंत होना, मौसमी घटक को आवधिक होने के लिए मजबूर करने के बराबर है (यानी, वर्षों में …

16 r  time-series  trend  seasonality 

मेरे पास एक बहुभिन्नरूपी श्रृंखला सीरीज़ है जिसमें जैविक और पर्यावरणीय चर (साथ ही संभवतः कुछ बहिर्जात चर) भी शामिल हैं। मौसमी के अलावा, डेटा में कोई स्पष्ट दीर्घकालिक प्रवृत्ति नहीं है। मेरा उद्देश्य यह देखना है कि कौन से चर एक दूसरे से संबंधित हैं। पूर्वानुमान वास्तव में नहीं …

15 r  time-series  var  seasonality 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

प्रमुख संपादन: मैं डेव और निक को उनकी प्रतिक्रियाओं के लिए अब तक बड़ा धन्यवाद कहना चाहूंगा। अच्छी खबर यह है कि मुझे काम करने के लिए लूप मिला (सिद्धांत ने प्रो। हाईडमैन के बैच पूर्वानुमान पर पोस्ट से उधार लिया है)। बकाया प्रश्नों को समेकित करने के लिए: a) …

12 forecasting  arima  predictor  seasonality  multiple-seasonalities 

मैं stl के साथ निम्नलिखित कोड के साथ साजिश रची (Loess द्वारा समय श्रृंखला के मौसमी अपघटन) समारोह: plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) यह ऊपर कोड (rnorm फ़ंक्शन) में यादृच्छिक डेटा के साथ साइनफ़िसेंट मौसमी भिन्नता दिखाता है। हर बार इसे चलाने के दौरान साइनफ़िक रूप से भिन्नता देखी जाती है, हालांकि …

11 time-series  seasonality  loess 

समय श्रृंखला के साथ काम करते हुए, हम कभी-कभी वर्णक्रमीय विश्लेषण का उपयोग करके मौसम का पता लगाते हैं और हटाते हैं। मैं समय श्रृंखला में एक वास्तविक शुरुआत कर रहा हूं, और मैं उलझन में हूं कि कोई मूल समय श्रृंखला से मौसमी को क्यों निकालना चाहेगा? मौसमी हटाने …

11 time-series  seasonality 

मैं घातीय चौरसाई का उपयोग करके खुदरा वस्तुओं (सप्ताह तक) का पूर्वानुमान लगाना चाहता हूं। मैं अभी से अटक रहा हूं कि सेसोनॉलिटी इंडेक्स की गणना, स्टोर और कैसे लागू करें। समस्या यह है कि सभी उदाहरण मुझे एक प्रकार की साधारण सीज़न से मिलते हैं। मेरे मामले में मुझे …

11 time-series  seasonality 

मेरे पास दैनिक डेटा की दो बार श्रृंखला है। एक है sign-upsऔर दूसरी terminationsसदस्यता है। मैं दोनों चरों में निहित जानकारी का उपयोग करके बाद की भविष्यवाणी करना चाहता हूँ। इन श्रृंखलाओं के ग्राफ को देखते हुए यह स्पष्ट है कि महीनों पहले साइन-अप के गुणकों के साथ समाप्ति का …

11 r  time-series  seasonality  var