time-series पर टैग किए गए जवाब

मैं 3 साल प्रति तिमाही के साथ 10 साल की अवधि में त्रैमासिक नमूने डेटा (पशु बायोमास) के लिए एक समय श्रृंखला लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। तो 40 दिनांक लेकिन 120 कुल अवलोकन। मैं Shumway और Stoffer के टाइम सीरीज़ विश्लेषण में SARIMA'a तक पढ़ चुका हूं …

11 r  time-series 

एक टेक्स्ट माइनिंग एप्लिकेशन में, एक सरल तरीका यह है कि दस्तावेजों के कॉम्पैक्ट स्पार्स अभ्यावेदन के रूप में वैक्टर बनाने के लिए का उपयोग करें । यह बैच सेटिंग के लिए ठीक है, जहां पूरे कॉर्पस को प्राथमिकता से जाना जाता है, क्योंकि को पूरे कॉर्पस की आवश्यकता होती …

11 time-series  text-mining 

एक समय श्रृंखला को देखते हुए, कोई ऑटोक्रेलेशन-फ़ंक्शन का अनुमान लगा सकता है और इसे प्लॉट कर सकता है, उदाहरण के लिए नीचे देखा गया है: इस आटोक्लेररेशन-फंक्शन से समय श्रृंखला के बारे में पढ़ना क्या संभव है? क्या उदाहरण के लिए यह संभव है कि समय श्रृंखला की स्थिरता …

11 time-series  autocorrelation 

मेरे पास एक स्टोकेस्टिक मॉडल है जो किसी प्रक्रिया की समय श्रृंखला का अनुकरण करने के लिए उपयोग किया जाता है। मैं एक पैरामीटर को एक विशिष्ट मूल्य में बदलने के प्रभाव में दिलचस्पी लेता हूं और समय श्रृंखला (मॉडल ए और मॉडल बी) और कुछ प्रकार के सिमुलेशन आधारित …

11 time-series  predictive-models  markov-process 

मेरे पास प्रत्येक सप्ताह प्राप्त होने वाली कुल कॉल हैं और उन्हें लगभग 3 वर्ष पीछे जाते हुए एक चार्ट पर प्लॉट किया है। आँख से ऐसा लगता है कि क्रिसमस पर भारी गिरावट आई थी, ऐसा लगता है कि बरामद नहीं हुआ है, ऐसा लगता है कि अनुरोधों में …

11 time-series  statistical-significance  change-point 

मैं लिए साथ में दो-राज्य की प्रक्रिया के साथ काम कर रहा हूंxtएक्सटीx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots आटोक्लेरेशन फ़ंक्शन लंबी-मेमोरी के साथ एक प्रक्रिया का संकेत है, अर्थात यह एक घातांक के साथ एक शक्ति कानून क्षय को प्रदर्शित करता है <1. आप आर के साथ एक समान श्रृंखला …

11 time-series  predictive-models  autocorrelation 

मुझे एक ऐसे एप्लिकेशन प्रोटोटाइप की तस्वीर आई, जो ट्रैफ़िक डेटा में महत्वपूर्ण परिवर्तन ("रुझान" - स्पाइक्स / आउटलेयर नहीं) पाता है: मैं एक प्रोग्राम (जावा, वैकल्पिक रूप से आर) लिखना चाहता हूं जो ऐसा करने में सक्षम है - लेकिन क्योंकि मेरे सांख्यिकीय कौशल थोड़ा कठोर हैं, मुझे इस …

11 time-series  change-point 

मैं समय के साथ शराब की बिक्री पर नीतिगत निर्णय के परिणामों को निर्धारित करने के लिए एक हस्तक्षेप विश्लेषण करना चाहूंगा। हालांकि, श्रृंखला विश्लेषण के लिए मैं काफी नया हूं, इसलिए मेरे कुछ शुरुआती सवाल हैं। साहित्य की एक परीक्षा से पता चलता है कि अन्य शोधकर्ताओं ने एआरआईएमए …

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इसलिए मैंने फेसबुक के नबी के बारे में जो पढ़ा है, वह यह है कि यह मूल रूप से टाइम सीरीज़ को ट्रेंड और सीज़न में तोड़ता है। उदाहरण के लिए, एक योजक मॉडल के रूप में लिखा जाएगा: y( t ) = जी( t ) + s ( t …

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mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

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आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN) के पीछे का विचार मेरे लिए स्पष्ट है। मैं इसे निम्नलिखित तरीके से समझता हूं: हमारे पास अवलोकन का एक क्रम है ( ) (या, दूसरे शब्दों में, मल्टीवेरेट समय श्रृंखला)। प्रत्येक एकल अवलोकन एक -डायमेंशनल न्यूमेरिक वेक्टर है। मॉडल के भीतर हम मानते हैं कि …

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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 …

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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 

एक प्रक्रिया सख्ती से स्थिर है अगर के संयुक्त वितरण के संयुक्त वितरण रूप में ही है सभी m के लिए , सभी k के लिए और सभी t_1, t_2, ..., t_m के लिए ।XtXtX_tXt1,Xt2,...,XtmXt1,Xt2,...,XtmX_{t_1},X_{t_2},...,X_{t_m}Xt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kXt1+k,Xt2+k,...,Xtm+kX_{t_1+k},X_{t_2+k},...,X_{t_m+k}mmmkkkt1,t2,...,tmt1,t2,...,tmt_1,t_2,...,t_m एक प्रक्रिया द्वितीय क्रम स्थिर है यदि इसका माध्य स्थिर है और इसका आटोक्लेवेरियन कार्य …

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यह देखते हुए (देखे गए) टाइम-सीरीज़ साथ साथ , वहाँ परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए एक सांख्यिकीय परीक्षण है कि (यानी मार्कोव-संपत्ति)?एक्स टी ∈ { 1 , । । । , N } पी ( एक्स टी | एक्स टी - 1 , एक्स टी - 2 , । …

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