time-series पर टैग किए गए जवाब

यह पोस्ट टाइम सीरीज़ में बाहरी खोज के लिए एक सामान्य विधि से संबंधित एक और पोस्ट की निरंतरता है । मूल रूप से, इस बिंदु पर मैं बहुत अधिक शोर से प्रभावित एक सामान्य समय श्रृंखला की आवधिकता / मौसम की खोज के लिए एक मजबूत तरीके से दिलचस्पी …

53 time-series  algorithms  frequency  real-time 

मुझे पता है, यह लग सकता है जैसे यह ऑफ-टॉपिक है, लेकिन मुझे सुनें। स्टैक ओवरफ्लो में और यहां हमें पदों पर वोट मिलते हैं, यह सब एक सारणीबद्ध रूप में संग्रहीत होता है। उदाहरण के लिए: आईडी आईडी मतदाता आईडी वोट प्रकार डेटाइम ------- -------- --------- -------- 10 1 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

मेरे पास आउटलेट्स की एक श्रृंखला के लिए बिक्री डेटा है, और समय के साथ उनके घटता के आकार के आधार पर उन्हें वर्गीकृत करना चाहते हैं। डेटा लगभग इस तरह दिखता है (लेकिन स्पष्ट रूप से यादृच्छिक नहीं है, और कुछ लापता डेटा है): n.quarters <- 100 n.stores <- …

47 r  time-series  clustering 

मेरे पास 2 टाइम-सीरीज़ (दोनों चिकनी) हैं जो मैं यह देखना चाहता हूं कि वे कितने सहसंबद्ध हैं। मैं पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करने का इरादा रखता हूं। क्या यह उचित है? मेरा दूसरा सवाल यह है कि मैं 2 टाइम-सीरीज़ के साथ-साथ मुझे पसंद करने के लिए नमूना …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

मैं अभी समय श्रृंखला विश्लेषण में आत्म-अध्ययन शुरू कर रहा हूं। मैंने देखा है कि कई संभावित नुकसान हैं जो सामान्य आंकड़ों पर लागू नहीं होते हैं। तो, सामान्य सांख्यिकीय पाप क्या हैं? , मैं पूछना चाहूँगा: समय श्रृंखला विश्लेषण में आम नुकसान या सांख्यिकीय पाप क्या हैं? यह एक …

46 time-series  self-study 

अर्थशास्त्र के क्षेत्र में (मुझे लगता है) हमारे पास नियमित रूप से समय श्रृंखला और पॉइसन के लिए ARIMA और GARCH है, मॉडलिंग बिंदु प्रक्रियाओं के लिए हॉक्स है, इसलिए अनियमित समय (असमान रूप से) के लिए मॉडलिंग के प्रयासों के बारे में कैसे - (कम से कम) किसी भी …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

मैं चर लंबाई की समय श्रृंखला के आधार पर (मल्टीस्कूल) वर्गीकरण की समस्या पर विचार करता हूं , जो कि एक फ़ंक्शन को खोजने के चयनित का एक सेट द्वारा समय सेरी के एक वैश्विक प्रतिनिधित्व के माध्यम से सुविधाओं तय आकार के के स्वतंत्र , और फिर इस सुविधा …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

मेरे पास दो टाइम सीरीज़ हैं, जो नीचे दिए गए प्लॉट में दिखाई गई हैं: कथानक दोनों समय श्रृंखलाओं का पूरा विवरण दिखा रहा है, लेकिन जरूरत पड़ने पर मैं इसे केवल संयोग से कम कर सकता हूं। मेरा प्रश्न है: समय श्रृंखला के बीच के अंतर का आकलन करने …

43 r  time-series 

जब मैं टाइम सीरीज़ के संबंध में "मूविंग एवरेज" पढ़ता हूं, तो मुझे लगता है कि , या शायद एक भारित औसत जैसे । (मुझे लगता है कि ये वास्तव में एआर (3) मॉडल हैं, लेकिन ये वही हैं जो मेरा मस्तिष्क कूदता है।) एमए (क्यू) त्रुटि शब्दों के मॉडल …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

अंतर लेने के अलावा, एक गैर-स्थिर समय श्रृंखला, स्थिर बनाने के लिए अन्य तकनीकें क्या हैं? आमतौर पर एक श्रृंखला को " ऑर्डर पी के एकीकृत " के रूप में संदर्भित किया जाता है यदि इसे लैग ऑपरेटर माध्यम से स्थिर बनाया जा सकता है ।(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

समय श्रृंखला की क्लस्टरिंग करने के लिए डायनामिक टाइम वार्पिंग (DTW) का उपयोग करने का तरीका क्या होगा? मैंने DTW के बारे में दो समय श्रृंखलाओं के बीच समानता खोजने के तरीके के रूप में पढ़ा है, जबकि उन्हें समय में स्थानांतरित किया जा सकता है। क्या मैं इस विधि …

40 time-series  clustering 

मेरे पास समय श्रृंखला डेटा का एक सेट है। प्रत्येक श्रृंखला एक ही अवधि को कवर करती है, हालांकि हर बार श्रृंखला में वास्तविक तारीखें सभी 'लाइन अप' बिल्कुल नहीं हो सकती हैं। यह कहना है, यदि समय श्रृंखला को 2 डी मैट्रिक्स में पढ़ा जाना था, तो यह कुछ …

38 r  time-series  clustering  cointegration 

मैं यह मान लेना चाहता हूं कि बाल्टिक सागर की समुद्री सतह का तापमान साल दर साल एक ही है, और फिर एक फ़ंक्शन / रैखिक मॉडल के साथ इसका वर्णन करें। मेरे पास विचार केवल एक दशमलव संख्या (या num_months / 12) के रूप में इनपुट वर्ष का था …

37 r  regression  time-series  lm 

मैं सोच रहा था कि पूर्वानुमान और भविष्यवाणी के बीच क्या अंतर और संबंध है? विशेष रूप से समय श्रृंखला और प्रतिगमन में? उदाहरण के लिए, क्या मैं सही हूँ: टाइम सीरीज़ में, पूर्वानुमान का मतलब एक टाइम सीरीज़ के पिछले मूल्यों को देखते हुए भविष्य के मूल्यों का अनुमान …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

मैं आर में कैरेट पैकेज का उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल बनाने के लिए कर रहा हूं । कैरेट क्रॉस सत्यापन या बूट स्टैपिंग द्वारा मॉडल हाइपर-मापदंडों को ट्यून करने के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, यदि आप वर्गीकरण के लिए …

37 r  time-series  cross-validation