time-series पर टैग किए गए जवाब

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 

मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसका मैं पूर्वानुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं, जिसके लिए मैंने मौसमी ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] मॉडल (= fit2) का उपयोग किया है। यह अलग है कि आर ने ऑटो के साथ क्या सुझाव दिया है। आरिमा (आर गणना की एआरआईएमए (0,1,1) (0,1,0) …

15 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

व्यवहार में, कैसे मूल्यांकन करें कि क्या एआर (पी) प्रक्रिया स्थिर है या नहीं? एआर और एमए मॉडल के लिए ऑर्डर कैसे निर्धारित करें?

15 time-series  stochastic-processes  arma  stationarity 

मैंने आर में कुछ यूनिट रूट परीक्षण के साथ खेला और मैं पूरी तरह से सुनिश्चित नहीं हूं कि के लैग पैरामीटर क्या बनाना है। मैंने टॉसीज़ पैकेज से संवर्धित डिकी फुलर परीक्षण और फिलिप पेरोन परीक्षण का उपयोग किया । जाहिर है डिफ़ॉल्ट पैरामीटर (के लिए ) केवल श्रृंखला …

15 r  time-series  trend 

इसलिए मैंने तेल रिटर्न के एसीएफ / पीएसीएफ की साजिश रची और कुछ सकारात्मक ऑटोक्रॉलेशन देखने की उम्मीद कर रहा था, लेकिन मेरे आश्चर्य के लिए मुझे केवल नकारात्मक महत्वपूर्ण ऑटोक्रॉलेशन प्राप्त होता है। मुझे उपरोक्त ग्राफ की व्याख्या कैसे करनी चाहिए? वे संकेत करते प्रतीत होते हैं कि तेल …

15 time-series 

मैंने अपने पदों के आधार पर एक मछली के आंदोलन के पैटर्न पर समय श्रृंखला के आंकड़ों पर ऑटोक्रेलेशन की गणना की है: एक्स ( x.ts) और वाई ( y.ts)। R का उपयोग करके, मैंने निम्नलिखित कार्य किए और निम्नलिखित प्लॉट तैयार किए: acf(x.ts,100) acf(y.ts,100) मेरा प्रश्न यह है कि …

15 r  time-series  autocorrelation 

यह एक अजीब सवाल हो सकता है, लेकिन इस विषय के लिए एक नौसिखिया के रूप में मैं सोच रहा हूं कि हम समय श्रृंखला को रोकने के लिए प्रतिगमन का उपयोग क्यों करते हैं यदि प्रतिगमन धारणा में से एक डेटा iid होना चाहिए, जबकि डेटा जिस पर प्रतिगमन …

14 regression  time-series  trend  iid 

एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क में, आप आमतौर पर कई समय के चरणों के माध्यम से प्रचार को आगे बढ़ाते हैं, नेटवर्क को "अनियंत्रित" करते हैं, और फिर इनपुट के अनुक्रम में वापस प्रचार करते हैं। आप अनुक्रम में प्रत्येक व्यक्ति के कदम के बाद वजन को अपडेट क्यों नहीं करेंगे? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

मॉडल के घातीय चौरसाई परिवार के संदर्भ में लापता डेटा से निपटने के लिए एक मानक तरीका प्रतीत नहीं होता है। विशेष रूप से, पूर्वानुमान पैकेज में ets नामक R कार्यान्वयन केवल लापता डेटा के बिना सबसे लंबे समय तक ले जाने के लिए लगता है, और Hyndman एट अल …

14 time-series  forecasting  missing-data 

मैं एक साल से अधिक प्रगति के बिना इस समस्या को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। यह एक शोध परियोजना का एक हिस्सा है जो मैं कर रहा हूं, लेकिन मैं इसे एक कहानी उदाहरण के साथ समझाऊंगा जो मैंने बनाया था, क्योंकि समस्या का वास्तविक डोमेन थोड़ा …

14 time-series  machine-learning  prediction 

वित्तीय अर्थमिति अनुसंधान में, वित्तीय समय श्रृंखला के बीच संबंधों की जांच करना बहुत आम है जो दैनिक डेटा का रूप लेते हैं । चर को अक्सर लॉग अंतर से बनाया जाएगा , उदाहरण के लिए; ।I(0)I(0)I(0)ln(Pt)−ln(Pt−1)ln⁡(Pt)−ln⁡(Pt−1)\ln(P_t)-\ln(P_{t-1}) हालांकि, दैनिक डेटा का मतलब है कि प्रत्येक सप्ताह डेटा बिंदु हैं, और …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

मैं हाल ही में समय श्रृंखला को फिर से शुरू करने के तरीकों की तलाश में था, उन तरीकों से लंबी मेमोरी प्रक्रियाओं के ऑटो-सहसंबंध को लगभग संरक्षित करते हैं। प्रेक्षणों के डोमेन को संरक्षित करें (उदाहरण के लिए पूर्णांक की एक पुनर्निर्मित समय श्रृंखला अभी भी पूर्णांकों की एक …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

मैं 10 वर्ष की अवधि (1997-2006) में स्वतंत्र चर के सेट से संघर्ष (निर्भर चर) की उपस्थिति या अनुपस्थिति को मॉडल करने के लिए एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना चाहता हूं, जिसमें प्रत्येक वर्ष 107 अवलोकन होते हैं। मेरे स्वतंत्र हैं: भूमि क्षरण (2 प्रकार की गिरावट के लिए श्रेणीबद्ध); …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

मैं समय श्रृंखला की एक साथ तुलना करने के लिए गतिशील समय को मापने के उपाय को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास तीन टाइम सीरीज़ डेटासेट हैं: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, …

14 r  time-series  clustering 

पैनल डेटा विश्लेषण में, मैंने ऑटो-सहसंबंध के मुद्दों से निपटने के लिए यादृच्छिक / मिश्रित प्रभावों के साथ बहु-स्तरीय मॉडल का उपयोग किया है (यानी, समय के साथ व्यक्तियों के भीतर टिप्पणियों का क्लस्टर किया जाता है) समय के कुछ विनिर्देश और ब्याज के झटके को समायोजित करने के लिए …

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