time-series पर टैग किए गए जवाब

मैं आर में शुरुआत कर रहा हूं, क्या आप बता सकते हैं कि आर पूर्वानुमान के पैकेज में सेस का उपयोग कैसे करें ? मैं प्रारंभिक अवधियों की संख्या चुनना चाहता हूं और स्थिर करना चाहता हूं। d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) मेरे पास 70 पीरियड्स हैं, मैं शुरुआती के लिए 40 …

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मान लीजिए कि मेरे पास 4 संभावित घटनाओं की आवृत्तियों का एक नमूना है: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 और मुझे होने वाली मेरी घटनाओं की संभावित संभावनाएं हैं: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 मेरी चार …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

चूंकि हम ARIMA मॉडल को फिट नहीं कर सकते हैं, जब निरंतर विचरण धारणा का उल्लंघन किया जाता है, तो क्या मॉडल का उपयोग यूनीवेट समय श्रृंखला में फिट करने के लिए किया जा सकता है?

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मैंने auto.arima()आर में फंक्शन का उपयोग करके ARIMA (5,1,2) मॉडल फिट किया है और आदेश को देखते हुए हम कह सकते हैं कि यह पूर्वानुमान करने के लिए सबसे अच्छा मॉडल नहीं है। यदि डेटा श्रृंखला में आउटलेयर मौजूद हैं, तो इस तरह के डेटा के लिए एक मॉडल को …

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निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

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मेरे पास विश्लेषण करने के लिए काफी जटिल डेटा सेट है, और मैं इसके लिए एक अच्छा समाधान नहीं ढूंढ सकता। ये रही बात: 1. कच्चा डेटा अनिवार्य रूप से कीट गीत रिकॉर्डिंग है। प्रत्येक गीत कई फट से बना है, और प्रत्येक फट उप-इकाइयों से बना है। सभी व्यक्तियों …

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मैं एसएएस का उपयोग करके कुछ समय श्रृंखला डेटा पोइसन सामान्य एडिटिव मॉडल का उपयोग कर रहा हूं PROC GAM। आम तौर पर बोलते हुए, मुझे लगता है कि यह बिलकुल सामान्यीकृत क्रॉस-वैलिडेशन प्रक्रिया है, जो मेरी एकल पंक्ति के लिए कम से कम एक सभ्य "शुरुआती बिंदु" उत्पन्न करता …

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एक पक्ष के शौक के रूप में, मैं पूर्वानुमान समय श्रृंखला (विशेष रूप से, आर का उपयोग करके) की खोज कर रहा हूं। मेरे डेटा के लिए, मेरे पास प्रति दिन विज़िट की संख्या है, हर दिन लगभग 4 साल वापस जा रहे हैं। इस डेटा में कुछ अलग पैटर्न …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

मेरे पास मापों की एक समय श्रृंखला है (ऊँचाई-एक आयामी श्रृंखला)। अवलोकन अवधि में, माप प्रक्रिया कुछ समय बिंदुओं के लिए नीचे चली गई। इसलिए परिणामी डेटा NaNs के साथ एक वेक्टर है जहां डेटा में अंतराल थे। MATLAB का उपयोग करते हुए, यह मुझे एक समस्या पैदा कर रहा …

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परिचय पूर्वानुमान संयोजन में लोकप्रिय समाधानों में से एक कुछ सूचना मानदंड के आवेदन पर आधारित है। उदाहरण के लिए Akaike मानदंड को मॉडल लिए अनुमानित करते हुए , से के अंतर की गणना कर सकता है और फिर RP_j = e ^ {(AIC ^ * - AIC_j) / 2} …

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दोनों चर (आश्रित और स्वतंत्र) स्वतःसंबंधी प्रभाव दिखाते हैं। डेटा समय-श्रृंखला और स्थिर है जब मैं प्रतिगमन अवशेषों को चलाता हूं तो सहसंबंधित नहीं दिखाई देता है। मेरा डर्बिन-वाटसन स्टेटिस्टिक अपर क्रिटिकल वैल्यू से अधिक है, इसलिए इस बात के प्रमाण हैं कि त्रुटि शब्द सकारात्मक रूप से सहसंबद्ध नहीं …

9 regression  time-series  autocorrelation 

मेरे पास शोर की समय श्रृंखला है जिसे मुझे एक शून्य मतलब के साथ उन भागों में विभाजित करने की आवश्यकता है और उन शून्य भागों के बिना। सीमाओं को यथासंभव सटीक रूप से खोजना महत्वपूर्ण है (स्पष्ट रूप से जहां सीमा ठीक है, थोड़ा व्यक्तिपरक है)। मुझे लगता है …

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मैं उस गणना को दोहराने की कोशिश कर रहा हूं जो एसएएस और एसपीएसएस आंशिक ऑटोक्रेलेशन फ़ंक्शन (पीएसीएफ) के लिए करते हैं। एसएएस में यह प्रोक अरिमा के माध्यम से निर्मित होता है। पीएसीएफ मूल्य श्रृंखला के पिछड़े हुए मूल्यों पर ब्याज की श्रृंखला के एक ऑटोरेजेशन के गुणांक हैं। …

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VAR (वेक्टर ऑटो रिग्रेशन) और MANOVA के बीच अंतर क्या हैं?

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मैं काउपरवेट और मेटकाफ की पुस्तक 'इंट्रोडक्टरी टाइम सीरीज विद आर' से गुजर रहा हूं। पृष्ठ 36 पर यह कहता है कि लाइनें निम्न हैं: । मैंने यहाँ R मंच पढ़ा है कि लाइनें । - 1 / n ± 2 /n--√-1/n±2/n-1/n \pm 2/\sqrt{n}± 1.96 /n--√±1.96/n\pm 1.96/\sqrt{n} मैंने निम्नलिखित कोड …

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