time-series पर टैग किए गए जवाब

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं बिक्री डेटा के दैनिक समय की श्रृंखला का उपयोग कर रहा हूं जिसमें लगभग 2 साल के दैनिक डेटा बिंदु शामिल हैं। कुछ ऑनलाइन ट्यूटोरियल / उदाहरणों के आधार पर मैंने डेटा में मौसमी पहचान की कोशिश की। ऐसा लगता है कि एक साप्ताहिक, मासिक और शायद एक वार्षिक …

15 r  time-series  forecasting  arima  multiple-seasonalities 

मैं समय श्रृंखला में एक विसंगति का पता लगाने के लिए एक एल्गोरिथ्म सेटअप करना चाहता हूं, और मैं इसके लिए क्लस्टरिंग का उपयोग करने की योजना बना रहा हूं। मुझे क्लस्टरिंग के लिए डिस्टेंस मैट्रिक्स का उपयोग क्यों करना चाहिए और कच्चे समय श्रृंखला डेटा के लिए नहीं? विसंगति …

15 time-series  clustering  trend 

मेरे पास दो प्रतिभूतियों की कीमतों की समय श्रृंखला है, ए और बी, समय की एक ही अवधि में और एक ही आवृत्ति पर नमूना। मैं परीक्षण करना चाहूंगा कि क्या दोनों कीमतों के बीच समय के साथ कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर है (मेरी अशक्त परिकल्पना यह होगी कि अंतर …

15 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

मुझे उम्मीद है कि यह पोस्ट करने के लिए यह सही जगह है, मैंने इसे संदेह पर पोस्ट करने पर विचार किया था, लेकिन मुझे लगता है कि वे सिर्फ यह कहेंगे कि अध्ययन सांख्यिकीय रूप से गलत था। मैं प्रश्न के फ्लिप पक्ष के बारे में उत्सुक हूं कि …

15 time-series  change-point 

एक साधारण समय श्रृंखला पर विचार करें: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 हम इस समय श्रृंखला के लिए एक आसन्न मैट्रिक्स की गणना कर सकते हैं जो नमूनों के बीच अस्थायी लिंक का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस मैट्रिक्स …

15 time-series  matrix-decomposition  svd 

मैं बाइनरी टाइम श्रृंखला कैसे उत्पन्न कर सकता हूं: 1 अवलोकन करने की औसत संभावना निर्दिष्ट है (5% कहो); समय में 1 अवलोकन की सशर्त संभावना पर मान दिया टी - 1 (कहते हैं कि 30% है, तो टी - 1 मान 1 था)?tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1

15 time-series  random-variable  simulation  random-generation 

मैं राज्य अंतरिक्ष विधियों द्वारा समय श्रृंखला डेटा विश्लेषण कर रहा हूं। मेरे डेटा के साथ स्टोकेस्टिक स्थानीय स्तर के मॉडल ने निर्धारक को पूरी तरह से अलग कर दिया। लेकिन नियतात्मक स्तर और ढलान मॉडल स्टोकेस्टिक स्तर और स्टोचैस्टिक / निर्धारक ढलान के साथ की तुलना में बेहतर परिणाम …

15 time-series  state-space-models 

आप दैनिक अवधि के लिए कई डेटा कॉलम के लिए प्रति घंटा साधन कैसे प्राप्त करेंगे, और एक ही ग्राफ में बारह "होस्ट" के लिए परिणाम दिखा सकते हैं? यही है, मैं एक सप्ताह के डेटा के लिए 24 घंटे की अवधि के लिए कैसा दिखना चाहता हूं, इसका रेखांकन …

15 r  time-series  aggregation 

मैं वर्तमान में दर्द के अनुभव से जुड़े मनोवैज्ञानिक विशेषताओं में एक प्रयोग के लिए डेटा एकत्र कर रहा हूं। इस के भाग के रूप में, मैं अपने स्वयं के प्रतिभागियों से जीएसआर और बीपी माप एकत्र कर रहा हूं, साथ ही विभिन्न आत्म-रिपोर्ट और निहित उपायों के साथ। मेरे …

15 r  time-series  references 

प्रसंग: मेरे पास वेबसाइटों का एक समूह है जहां मैं दैनिक आधार पर विज़िट की संख्या रिकॉर्ड करता हूं: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, …

15 time-series  forecasting 

मान लें कि किसी के पास एक समय श्रृंखला है जिसमें से कोई भी कई माप ले सकता है जैसे कि अवधि, अधिकतम, न्यूनतम, औसत आदि और फिर इनका उपयोग करके एक ही गुण के साथ एक मॉडल साइन वेव बना सकते हैं, क्या कोई सांख्यिकीय दृष्टिकोण है जो उपयोग …

15 time-series  classification 

मेरे पास 25 अवधि के लिए कई उत्पादों (1200 उत्पादों) की मांग सहित एक डेटा सेट है और मुझे अगली अवधि के लिए प्रत्येक उत्पाद की मांग की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है। सबसे पहले, मैं एआरआईएमए का उपयोग करना चाहता था और प्रत्येक उत्पाद के लिए एक मॉडल को …

15 machine-learning  time-series  arima 

मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कैसे किया जाए। मैं इस ट्यूटोरियल को पढ़ रहा था । T + 1 पर मान की भविष्यवाणी करने के लिए पर मान का उपयोग करके एक टाइम सीरीज़ पर एक न्यूरल नेटवर्क को फिट करने के …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

यह सवाल बहुत भोला हो सकता है, लेकिन जिस तरह से मुझे इकोनॉमिक्स पढ़ाया जाता है, यदि मैं समय-श्रृंखला और पैनल डेटा पद्धति के बीच अंतर करता हूं तो मैं बहुत उलझन में हूं। समय श्रृंखला के बारे में, मैंने कोवरियनस स्टेशनरी, एआर, एमए जैसे विषयों को कवर किया है, …

15 time-series  econometrics  panel-data