time-series पर टैग किए गए जवाब

मैंने हाल ही में एक तपेदिक क्लिनिक के लिए काम करना शुरू किया। हम समय-समय पर टीबी के उन मामलों की संख्या पर चर्चा करते हैं जिनसे हम वर्तमान में व्यवहार कर रहे हैं, परीक्षण किए गए परीक्षणों की संख्या आदि, मैं इन गणनाओं को शुरू करना चाहता हूं ताकि …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

ध्यान तंत्र का उपयोग पिछले कुछ वर्षों में विभिन्न डीप लर्निंग पेपर में किया गया है। इल्या सुतकीवर, ओपन एआई के शोध प्रमुख, ने उत्साहपूर्वक उनकी प्रशंसा की: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 पर्ड्यू विश्वविद्यालय में यूजीनियो क्यूलुरसेलो ने दावा किया है कि आरएनएन और एलएसटीएम को पूरी तरह से ध्यान आधारित तंत्रिका नेटवर्क …

23 time-series  deep-learning  lstm  rnn  attention 

मुझे एक समय श्रृंखला सेटिंग में मॉडल चयन में दिलचस्पी है। संक्षिप्तता के लिए, मान लीजिए कि मैं अलग-अलग लैग ऑर्डर वाले ARMA मॉडल के पूल से एक ARMA मॉडल का चयन करना चाहता हूं। अंतिम आशय पूर्वानुमान है । द्वारा मॉडल चयन किया जा सकता है परिणाम का सत्यापन …

23 time-series  forecasting  cross-validation  model-selection  aic 

मुझे साहित्य में कमजोर स्थैतिक समय श्रृंखला के स्वतःसंक्रमण समय के लिए दो परिभाषाएँ मिली हैं: τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk|τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty \left|\rho_k\right| जहाँ lag पर है । ρk=Cov[Xt,Xt+h]Var[Xt]ρk=Cov[Xt,Xt+h]Var[Xt]\rho_k = \frac{\text{Cov}[X_t,X_{t+h}]}{\text{Var}[X_t]}kkk ऑटोकैरेलेशन समय का एक अनुप्रयोग "प्रभावी नमूना आकार" खोजना है: यदि आपके पास किसी …

23 r  time-series  correlation 

मेरे पास एक समय श्रृंखला है जिसमें दोहरे मौसमी घटक शामिल हैं और मैं निम्नलिखित समय श्रृंखला घटकों (प्रवृत्ति, मौसमी घटक 1, मौसमी घटक 2 और अनियमित घटक) में श्रृंखला को विघटित करना चाहूंगा। जहाँ तक मुझे पता है, R में एक श्रृंखला को विघटित करने की STL प्रक्रिया केवल …

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

क्या किसी ने सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन का उपयोग करते हुए समय श्रृंखला भविष्यवाणी का प्रयास किया है? मैं सपोर्ट वेक्टर मशीनों को समझता हूं और आंशिक रूप से सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन को समझता हूं, लेकिन मुझे समझ नहीं आता है कि इन्हें टाइम सीरीज, खासकर मल्टीवेरेट टाइम सीरीज के लिए …

22 time-series  machine-learning  svm 

मीन पूर्ण निरपेक्ष त्रुटि (MASE) कोहलर और हयंडमैन (2006) द्वारा प्रस्तावित पूर्वानुमान सटीकता का एक उपाय है । एमअ सए= एमए ईएमए ईi n - s a m p l e ,nएक मैं वी ईएमएएसए=एमएएएमएएमैंn-रोंएमीटरपीएलई,nएमैंvईMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} जहां वास्तविक पूर्वानुमान द्वारा उत्पादित औसत निरपेक्ष त्रुटि है; जबकि एक भोले पूर्वानुमान …

22 time-series  forecasting  accuracy  mase 

मेरे पास क्लस्टर विश्लेषण के बारे में एक प्रश्न है। 3000 कंपनियां हैं, जिन्हें 5 वर्षों में अपनी शक्ति के उपयोग के अनुसार क्लस्टर किया जाना है। प्रत्येक कंपनी में 5 साल के दौरान हर घंटे के लिए मान हैं। मैं यह पता लगाना चाहूंगा कि क्या कुछ कंपनियों की …

22 time-series  clustering  spss 

मैं समझता हूं कि मूल घटक विश्लेषण (पीसीए) मूल रूप से क्रॉस अनुभागीय डेटा के लिए लागू किया जा सकता है। क्या पीसीए को समय श्रृंखला डेटा के लिए प्रभावी रूप से समय श्रृंखला चर के रूप में निर्दिष्ट करके और सामान्य रूप से पीसीए चलाने के लिए इस्तेमाल किया …

22 time-series  pca 

मैं यह जानना चाहूंगा कि क्या समय-श्रृंखला वर्गीकरण करने के लिए एक जटिल तंत्रिका जाल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कोड मौजूद है। मैंने हाल के कुछ कागज़ात देखे हैं ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि कुछ मौजूद है या नहीं, अगर मैं इसे खुद से …

21 time-series  classification  neural-networks  conv-neural-network 

मैं देखना चाहता हूं कि क्या मैं अपने ACF और PACF प्लॉट का विश्लेषण करने वाले सही ट्रैक पर हूं: बैकग्राउंड: (रिफ़: फिलिप हंस फ्रैंस, 1998) जैसा कि एसीएफ और पीएसीएफ दोनों महत्वपूर्ण मूल्य दिखाते हैं, मैं मानता हूं कि एक एआरएमए-मॉडल मेरी आवश्यकताओं की पूर्ति करेगा ACF का उपयोग …

21 time-series  model-selection  arma  statsmodels 

मैं समझता हूं कि यदि कोई प्रक्रिया स्वयं के पिछले मूल्यों पर निर्भर करती है, तो यह एक एआर प्रक्रिया है। यदि यह पिछली त्रुटियों पर निर्भर करता है, तो यह एक एमए प्रक्रिया है। इन दो स्थितियों में से कोई एक कब होगी? क्या किसी के पास एक ठोस …

21 time-series  autoregressive  moving-average 

मैं कुछ शोध कर रहा हूं, लेकिन विश्लेषण चरण में फंस गया हूं (मुझे अपने आँकड़े व्याख्यान पर अधिक ध्यान देना चाहिए)। मैंने दो समकालिक संकेत एकत्र किए हैं: प्रवाह की मात्रा और छाती के विस्तार में परिवर्तन के लिए एकीकृत दर। मैं संकेतों की तुलना करना चाहता हूं और …

21 r  time-series  signal-processing  measurement 

मैं पिछले डेटा को देखते हुए डेटा के निर्भर चर (यानी पंक्ति) के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए स्ट्रीमिंग डेटा (बहुआयामी समय श्रृंखला) के संदर्भ में एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करना चाहूंगा। जहां तक ​​मुझे पता है, लॉजिस्टिक रिग्रेशन को पारंपरिक रूप से पोस्टमॉर्टम विश्लेषण के …

21 r  time-series  logistic 

मैं एक ARIMA मॉडल को दैनिक समय श्रृंखला में फिट कर रहा हूं। डेटा को दैनिक रूप से 02-01-2010 से 30-07-2011 तक एकत्र किया जाता है और अखबार की बिक्री के बारे में होता है। चूंकि बिक्री में एक साप्ताहिक पैटर्न पाया जा सकता है (बिकने वाली प्रतियों की दैनिक …

21 r  time-series  arima  seasonality