time-series पर टैग किए गए जवाब

मैंने ट्रेंड, मौसमी और अनियमित घटकों में गणना डेटा को विघटित करने के लिए R में stl () का उपयोग किया। परिणामी प्रवृत्ति मान अब पूर्णांक नहीं हैं। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं: क्या stl () डेटा की गणना करने के लिए एक उपयुक्त तरीका है? चूंकि परिणामी प्रवृत्ति अब …

12 r  time-series  poisson-distribution 

मैं कुछ लापता टिप्पणियों के साथ जलवायु डेटा की समय श्रृंखला में विषम मूल्यों का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं। वेब पर खोज करने पर मुझे कई उपलब्ध दृष्टिकोण मिले। उनमें से, स्टाल अपघटन प्रवृत्ति और मौसमी घटकों को हटाने और शेष का अध्ययन करने के अर्थ में …

12 r  time-series  outliers  missing-data 

नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

निम्नलिखित ग्राफ पर विचार करें: लाल रेखा (बाएं अक्ष) एक निश्चित स्टॉक की व्यापारिक मात्रा का वर्णन करता है। नीली रेखा (दायां अक्ष) उस स्टॉक के लिए ट्विटर संदेश की मात्रा का वर्णन करता है। उदाहरण के लिए, 9 मई (05-09) को लगभग 1.100 मिलियन ट्रेड और 4.000 ट्वीट किए …

12 time-series  correlation  lags 

मेरे पास 1 के साथ एक द्विआधारी समय श्रृंखला है जब कार चलती नहीं है, और जब कार चलती है तो 0। मैं एक समय क्षितिज के लिए 36 घंटे आगे और प्रत्येक घंटे के लिए एक पूर्वानुमान बनाना चाहता हूं। मेरा पहला तरीका निम्नलिखित इनपुट का उपयोग करके एक …

12 r  time-series  forecasting  binary-data 

मान लीजिए कि मेरे पास गैर-आवधिक समय श्रृंखला है। जाहिर है रुझान कम हो रहा है और मैं इसे कुछ परीक्षण ( पी-वैल्यू के साथ ) साबित करना चाहूंगा । मैं मूल्यों के बीच मजबूत अस्थायी (धारावाहिक) ऑटो-सहसंबंध के कारण क्लासिक रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करने में असमर्थ हूं। library(forecast) …

12 r  time-series 

समय श्रृंखला विश्लेषण को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (रैखिक प्रतिगमन के विपरीत) क्यों नहीं माना जाता है। प्रतिगमन और समय श्रृंखला विश्लेषण दोनों पूर्वानुमान विधियां हैं। तो उनमें से एक को एक लर्निंग एल्गोरिदम क्यों माना जाता है लेकिन दूसरे को नहीं?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

बहाव के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) और । yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 ट्रेंड के साथ एक श्रृंखला को रूप में तैयार किया जा सकता है, जहां बहाव (स्थिर) है, नियतात्मक समय की प्रवृत्ति है और ।yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t …

12 time-series  hypothesis-testing  stationarity  trend  unit-root 

मैं अब एक पंक्ति में दो साल के लिए एक ऑनलाइन व्यवसाय संचालित कर रहा हूं, इसलिए मेरे पास लगभग दो वर्षों के लिए मेरा मासिक बिक्री डेटा है। हर महीने मेरा व्यवसाय निश्चित रूप से मौसमी स्विंग से प्रभावित होता है (क्रिसमस पर बेहतर प्रदर्शन करता है, आदि), और …

12 time-series  forecasting 

यह अच्छी तरह से स्थापित है, कम से कम कुछ उच्च कैलिबर के सांख्यिकीविदों के बीच, कि न्यूनतम मूल्य की एक निश्चित सीमा के भीतर एआईसी सांख्यिकी के मूल्यों के साथ मॉडल को एआईसी सांख्यिकी को न्यूनतम करने वाले मॉडल के रूप में उपयुक्त माना जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, …

12 time-series  model-selection  aic 

R में MARSS पैकेज गतिशील कारक विश्लेषण के लिए कार्य करता है। इस पैकेज में, डायनेमिक फैक्टर मॉडल को स्टेट स्पेस मॉडल के एक विशेष रूप के रूप में लिखा गया है और वे मानते हैं कि सामान्य रुझान एआर (1) प्रक्रिया का पालन करते हैं। जैसा कि मैं उन …

12 r  time-series  forecasting  factor-analysis  state-space-models 

निम्नलिखित दो समय श्रृंखला ( एक्स , वाई ; नीचे देखें) को देखते हुए, इस डेटा में दीर्घकालिक रुझानों के बीच संबंध को मॉडल करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? दोनों समय श्रृंखला में महत्वपूर्ण डर्बिन-वाटसन परीक्षण होते हैं जब समय के एक समारोह के रूप में मॉडलिंग की …

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ट्रेन / परीक्षण / सत्यापन सेट में टाइम सीरीज़ डेटा को विभाजित करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है, जहां हाइपरपरमीटर ट्यूनिंग के लिए सत्यापन सेट का उपयोग किया जाएगा? हमारे पास दैनिक बिक्री डेटा के 3 साल का मूल्य है, और हमारी योजना 2015-2016 को प्रशिक्षण डेटा के रूप …

12 time-series  cross-validation  validation 

अक्सर मुझे लगता है कि लेखक "लॉग अंतर" मॉडल का अनुमान लगाते हैं, उदाहरण के लिए लॉग( yटी) - लॉग( yटी - 1) = लॉग( yटी/ यटी - 1) = α + βएक्सटीlog⁡(yt)−log⁡(yt−1)=log⁡(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t मैं मानता हूँ यह संबंधित के लिए उपयुक्त है …

12 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics  logarithm 

मैं आर के लिए काफी नया हूं। मैंने समय श्रृंखला विश्लेषण पर पढ़ने का प्रयास किया है और पहले ही समाप्त कर चुका हूं Shumway और Stoffer का टाइम सीरीज़ विश्लेषण और उसके अनुप्रयोग 3rd संस्करण , Hyndman का उत्कृष्ट पूर्वानुमान: सिद्धांत और व्यवहार टाइम सीरीज एनालिसिस के लिए Avril …

12 r  time-series