time-series पर टैग किए गए जवाब

पूर्वानुमान द्वारा सामना किए जा रहे महत्वपूर्ण मुद्दों में से एक यह है कि क्या दी गई श्रृंखला का पूर्वानुमान लगाया जा सकता है या नहीं? मैं पीटर कैट द्वारा " एंट्रोपी फॉर ए ए प्रियोरी इंडिकेटर ऑफ फोरकास्टीबिलिटी " नामक एक लेख पर अड़ गया, जो किसी दिए गए …

10 time-series  forecasting  entropy  maximum-entropy  forecastability 

मैं हाल ही में डायनामिक टाइम वार्पिंग (DTW) के बारे में बहुत कुछ पढ़ रहा हूं। मुझे बहुत आश्चर्य है कि अनियमित समय श्रृंखला के लिए DTW के आवेदन पर कोई साहित्य नहीं है, या कम से कम मुझे यह नहीं मिला। क्या कोई मुझे उस मुद्दे से संबंधित किसी …

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series 

जब समय श्रृंखला डेटा (उर्फ बाधित समय श्रृंखला) के साथ एक हस्तक्षेप विश्लेषण का आयोजन किया जाता है, उदाहरण के लिए यहां एक आवश्यकता के रूप में चर्चा की गई है, तो मुझे हस्तक्षेप के कारण कुल लाभ (या हानि) का अनुमान लगाना है - अर्थात इकाइयों की संख्या में …

10 regression  time-series  intervention-analysis  dynamic-regression 

यह मेरे अध्ययन का विवरण है। मैं तीन पौधों के साथ प्रयोग कर रहा हूं: ए, बी, और सी। ये पौधे मधुमेह के रोगियों के लिए रक्त शर्करा को कम करने वाले हैं। मैं यह निर्धारित करना चाहता हूं कि इन तीन पौधों में से किस एक चूहों में एकल …

10 time-series  anova 

मैं संभावना घनत्व कार्यों की समय श्रृंखला के पूर्वानुमान के बारे में कुछ शोध कर रहा हूं। हम ऐतिहासिक रूप से देखे गए (आमतौर पर अनुमानित) पीडीएफ को देखते हुए एक पीडीएफ के पूर्वानुमान का लक्ष्य बना रहे हैं। जिस पूर्वानुमान विधि को हम विकसित कर रहे हैं वह अनुकार …

10 time-series  forecasting  functional-data-analysis 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

मुझे आटोक्लेररेशन फंक्शन की निम्न तस्वीर में नीली बिंदीदार रेखाओं को समझने में थोड़ी परेशानी हो रही है: क्या कोई मुझे सरल व्याख्या दे सकता है, जो वे मुझे बता रहे हैं?

10 r  time-series  autocorrelation 

मैं अक्सर समय श्रृंखला डेटा के उचित आकार की राशि के साथ सौदा करता हूं, संबद्ध समय टिकटों के साथ 50-200 मिलियन डबल्स और उन्हें गतिशील रूप से कल्पना करना चाहूंगा। क्या प्रभावी रूप से ऐसा करने के लिए मौजूदा सॉफ़्टवेयर है? पुस्तकालयों और डेटा प्रारूपों के बारे में कैसे? …

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मेरे पास एक डेटासेट है जहां अनुभवजन्य अंतर्ज्ञान कहते हैं कि मुझे एक साप्ताहिक मौसमीता की उम्मीद करनी चाहिए (यानी, शनिवार और रविवार को व्यवहार सप्ताह के बाकी हिस्सों से अलग है)। क्या यह आधार सही होना चाहिए, क्या ऑटोकॉर्पेशन ग्राफ मुझे 7 के लैग मल्टीप्ले में फटने नहीं देना …

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मैं एक पेपर पढ़ रहा हूं जो दावा करता है कि (यानी असतत फूरियर रूपांतरण, एफ टी) CLT से एक (जटिल) गाऊसी यादृच्छिक चर जाता है। हालाँकि, मुझे पता है कि यह सामान्य रूप से सही नहीं है। इस (अपमानजनक) तर्क को पढ़ने के बाद, मैंने नेट पर खोज की …

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पक्षपाती सिक्कों के मॉडल में आमतौर पर एक पैरामीटर होता है । एक तरीका यह अनुमान लगाने के लिए एक श्रृंखला के ड्रॉ से द्विपद संभावना के साथ एक बीटा पूर्व और गणना पिछला वितरण उपयोग करने के लिए है।θθ = पी( प्रमुख | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta …

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मैं दो स्टॉक कीमतों की समय श्रृंखला के बीच लीड-लैग का विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा हूं। नियमित समय श्रृंखला विश्लेषण में, हम क्रॉस कोरेलाटन, वीईसीएम (ग्रेंजर कॉजेलिटी) कर सकते हैं। हालाँकि अनियमित समय की श्रृंखला में कोई भी इसे कैसे संभालता है। परिकल्पना यह है कि उपकरणों में …

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केवल माउस क्लिक के अस्थायी पैटर्न के आधार पर (क्लिक समय की एक सूची ), क्या कंप्यूटर उपयोगकर्ता की गतिविधि की भविष्यवाणी करना संभव है?[ टी1, टी2, टी3, … ][टी1,टी2,टी3,...][t_1,t_2,t_3,\ldots] उदाहरण के लिए: फेसबुक पर काम करने में समय बिताना बनाम तस्वीरें देखना बनाम कंप्यूटर गेम खेलना। यदि वे कोई …

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मैं अपनी टाइम सीरीज़ और नॉन टाइम सीरीज़ कॉन्सेप्ट्स को मिला सकता हूं, लेकिन एक सीरियल मॉडल और एक यूनिट रूट प्रदर्शित करने वाले मॉडल के बीच अंतर क्या है? इसके अलावा, ऐसा क्यों है कि आप धारावाहिक संबंध के परीक्षण के लिए एक डर्बिन-वाटसन परीक्षण का उपयोग कर सकते …

10 time-series  autocorrelation  unit-root 

मैं समय श्रृंखला भविष्यवाणी पर काम कर रहा हूं। मेरे पास दो डेटा सेट डी 1 = { एक्स1, एक्स2, । । । । एक्सn}डी1={एक्स1,एक्स2,।।।।एक्सn}D1=\{x_1, x_2,....x_n\} और डी 2 = { एक्सn+ 1 , xn+ 2 , एक्सn+ 3 , । । । । , एक्सn+ के }डी2={एक्सn+1,एक्सn+2,एक्सn+3,।।।।,एक्सn+क}D2=\{x_n+1, x_n+2, x_n+3,...., …

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