time-series पर टैग किए गए जवाब

मैं सोच रहा था कि ब्रोकवेल और डेविस के समय परिचय और पूर्वानुमान के बारे में उनकी "दूसरी-क्रम वाली स्थिर प्रक्रिया" कैसे परिभाषित की जाती है : रैखिक समय श्रृंखला के मॉडल का वर्ग, जिसमें ऑटोरोग्रेसिव मूविंग-एवरेज (एआरएमए) मॉडल का वर्ग शामिल है, स्थिर प्रक्रियाओं के अध्ययन के लिए एक …

13 time-series 

मुझे समय-श्रृंखला पूर्वानुमान को स्वचालित करने की आवश्यकता है, और मैं उन श्रृंखलाओं (मौसमी, प्रवृत्ति, शोर, आदि) की विशेषताओं को पहले से नहीं जानता। मेरा उद्देश्य प्रत्येक श्रृंखला के लिए सर्वोत्तम संभव मॉडल प्राप्त करना नहीं है, बल्कि बहुत खराब मॉडलों से बचना है। दूसरे शब्दों में, हर बार छोटी …

13 time-series  forecasting  arima  ensemble  exponential-smoothing 

मैं समय-श्रृंखला के पूर्वानुमान पर "डेटा वृद्धि" करने के लिए दो रणनीतियों पर विचार कर रहा हूं। सबसे पहले, पृष्ठभूमि का थोड़ा सा। टाइम-सीरीज़ { A i } के अगले चरण का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक भविष्यवक्ता पीPP एक ऐसा फंक्शन है जो आम तौर पर दो चीजों पर …

13 time-series  data-augmentation 

कौन सी अनुक्रमिक इनपुट समस्याएं प्रत्येक के लिए सबसे उपयुक्त हैं? क्या इनपुट आयामीता निर्धारित करता है कि कौन सा बेहतर मैच है? क्या समस्याएं हैं जो "LSTM RNN" के लिए "लम्बी मेमोरी" के लिए बेहतर अनुकूल हैं, जबकि चक्रीय इनपुट पैटर्न (शेयर बाजार, मौसम) के साथ समस्याओं को HMM …

13 time-series  neural-networks  hidden-markov-model  rnn 

कल्पना करें कि हमारे पास दो समय-श्रृंखला प्रक्रियाएं हैं, जो स्थिर हैं, उत्पादन कर रही हैं: ।xt,ytxt,ytx_t,y_t क्या , भी स्थिर है? ∀ अल्फा , बीटा ∈ आरzt=αxt+βytzt=αxt+βytz_t=\alpha x_t +\beta y_t∀α,β∈R∀α,β∈R\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} किसी भी सहायता की सराहना की जाएगी। मैं कहूंगा कि हां, क्योंकि इसमें एमए प्रतिनिधित्व …

12 time-series  stochastic-processes  stationarity 

क्या हर गैर स्थिर समय श्रृंखला को अलग-अलग लागू करके एक स्थिर समय श्रृंखला में परिवर्तित किया जा सकता है? इसके अलावा, आप अलग-अलग लागू होने के क्रम को कैसे तय करते हैं? क्या आप अंतराल 1,2 ... n के साथ अंतर करते हैं, और हर बार स्थिर होने के …

12 time-series  stationarity 

साप्ताहिक सीज़न के साथ मेरे पास काफी पूर्वानुमानित दैनिक समय श्रृंखला है। जब कोई छुट्टियां न हों तो मैं उन भविष्यवाणियों के साथ आने में सक्षम हूं जो बहुत सटीक (क्रॉस-वैरिफिकेशन द्वारा पुष्टि) प्रतीत होती हैं। हालाँकि, जब छुट्टियां होती हैं, तो मेरे पास निम्नलिखित मुद्दे होते हैं: मुझे अपने …

12 time-series  forecasting  arima  outliers 

मेरे पास ARIMA (X) के साथ मॉडलिंग के लिए आवश्यक स्थिर श्रृंखला के बारे में एक प्रश्न / भ्रम है। मैं अनुमान (एक हस्तक्षेप के प्रभाव) के संदर्भ में इस बारे में अधिक सोच रहा हूं, लेकिन यह जानना चाहूंगा कि यदि अनुमान के अनुसार पूर्वानुमान के जवाब में कोई …

12 time-series  econometrics  arima  inference 

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 

अगर हमारे पास एक लंबी, उच्च रिज़ॉल्यूशन टाइम सीरीज़ है, तो बहुत सारे शोर के साथ, यह अक्सर डेटा को कम रिज़ॉल्यूशन (कहने के लिए, दैनिक मासिक मूल्यों पर) को बेहतर बनाने के लिए समझ में आता है कि क्या चल रहा है, प्रभावी रूप से कुछ को हटाने के …

12 time-series  aggregation 

मेरे पास एक समय श्रृंखला डेटा सेट है, जिसमें मैं डेटा में अव्यक्त राज्यों की संख्या का अनुमान लगाने के लिए एक छिपे हुए मार्कोव मॉडल (एचएमएम) को फिट करने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मेरा छद्म कोड निम्नलिखित है: for( i in 2 : max_number_of_states …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

समय श्रृंखला और प्रतिगमन के बीच क्या संबंध और अंतर हैं? के लिए मॉडल और मान्यताओं , यह सही है कि प्रतिगमन मॉडल इनपुट चर के विभिन्न मानों के लिए उत्पादन चर के बीच स्वतंत्रता मान है, जबकि समय श्रृंखला मॉडल नहीं है? कुछ अन्य अंतर क्या हैं? के लिए …

12 regression  time-series  box-jenkins 

मैं एक एल्गोरिथ्म पर काम कर रहा हूं जो कई हालिया डेटा बिंदुओं के वेक्टर में कई सेंसर धाराओं से लेता है और यूक्लिडियन दूरी की तुलना पिछले वैक्टर से करता है। समस्या यह है कि अलग-अलग डेटा स्ट्रीम पूरी तरह से अलग-अलग सेंसर से हैं, इसलिए एक साधारण यूक्लिडियन …

12 time-series  normalization  real-time 

मैं भविष्य में वित्तीय समय 1 या अधिक चरणों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीन सीखने का उपयोग करने के बारे में समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास कुछ वर्णनात्मक डेटा के साथ एक वित्तीय समय है और मैं एक मॉडल बनाना चाहूंगा और फिर मॉडल का …

12 r  time-series  machine-learning  random-forest  finance 

मेरे पास एक डेटासेट है जो स्पष्ट रूप से समय के साथ बढ़ता जा रहा है (मुद्रा की विनिमय दर, 20 वर्षों में मासिक डेटा), मेरा सवाल है: क्या मैं डेटा को रोक सकता हूं और फिर इसे स्थिर बनाने के लिए भी अंतर कर सकता हूं, अगर अपने आप …

12 time-series  stationarity