Als «time-series» getaggte Fragen

Zeitreihen sind Daten, die über die Zeit beobachtet werden (entweder in kontinuierlicher Zeit oder in diskreten Zeiträumen).

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Was sind die Stationaritätsanforderungen für die Verwendung der Regression mit ARIMA-Fehlern zur Inferenz?
Was sind die Stationaritätsanforderungen für die Verwendung der Regression mit ARIMA-Fehlern (dynamische Regression) zur Inferenz? Insbesondere habe ich eine instationäre kontinuierliche Ergebnisvariable , eine instationäre kontinuierliche Prädiktorvariable und eine Scheinvariablen-Behandlungsserie . Ich würde gerne wissen, ob die Behandlung mit einer Änderung der Ergebnisvariablen korreliert war, die mehr als zwei Standardfehler …
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Verwenden des R-Vorhersagepakets mit fehlenden Werten und / oder unregelmäßigen Zeitreihen
Ich bin beeindruckt vom R- forecastPaket, sowie zB dem zooPaket für unregelmäßige Zeitreihen und Interpolation fehlender Werte. Meine Anwendung liegt im Bereich der Callcenter-Verkehrsprognose, daher fehlen (fast) immer Daten an den Wochenenden, die gut verarbeitet werden können zoo. Außerdem können einige diskrete Punkte fehlen, ich benutze einfach Rs NAdafür. Die …
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Wie finde ich lokale Gipfel / Täler in einer Reihe von Daten?
Hier ist mein Experiment: Ich benutze die findPeaksFunktion im quantmod- Paket: Ich möchte "lokale" Peaks innerhalb einer Toleranz 5 erkennen, dh die ersten Stellen nach der Zeitreihe fallen um 5 von den lokalen Peaks ab: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc, 5) points(p, cc[p]) p Die Ausgabe ist [1] 3 …
16 r  time-series 
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Robuste Ausreißererkennung in finanziellen Zeitreihen
Ich suche nach robusten Techniken, um Ausreißer und Fehler (aus welchen Gründen auch immer) aus finanziellen Zeitreihendaten (z. B. Tickdata) zu entfernen. Tick-by-Tick-Finanzzeitreihendaten sind sehr unübersichtlich. Es enthält große (Zeit-) Lücken, wenn die Börse geschlossen wird, und macht große Sprünge, wenn die Börse wieder geöffnet wird. Wenn die Börse geöffnet …
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Wie fülle ich fehlende Daten in Zeitreihen ein?
Ich habe eine große Anzahl von Verschmutzungsdaten, die im Laufe von 2 Jahren alle 10 Minuten aufgezeichnet wurden, es gibt jedoch eine Reihe von Lücken in den Daten (einschließlich einiger, die sich über mehrere Wochen erstrecken). Die Daten scheinen ziemlich saisonal zu sein und es gibt tagsüber eine große Variation …
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Die Maschinengenauigkeit zur Steigerung des Gradienten nimmt mit zunehmender Anzahl von Iterationen ab
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …
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Vorhersagen aus dem BSTS-Modell (in R) scheitern vollständig
Nach dem Lesen diesen Blog-Beitrag über Bayes'sche strukturelle Zeitreihenmodelle , wollte ich die Implementierung im Kontext eines Problems betrachten, für das ich zuvor ARIMA verwendet hatte. Ich habe einige Daten mit einigen bekannten (aber lauten) saisonalen Komponenten - es gibt definitiv jährliche, monatliche und wöchentliche Komponenten dazu und auch einige …
15 r  time-series  bayesian  mcmc  bsts 
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Regularisierung für ARIMA-Modelle
Ich kenne die Regularisierung nach LASSO, Ridge und Elastic-Net in linearen Regressionsmodellen. Frage: Kann diese (oder eine ähnliche) Art der bestraften Schätzung auf die ARIMA-Modellierung angewendet werden (mit einem nicht leeren MA-Teil)? Beim Erstellen von ARIMA-Modellen scheint es üblich zu sein, eine vorgewählte maximale Verzögerungsreihenfolge ( , ) zu berücksichtigen …
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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
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ARIMA-Schätzung von Hand
Ich versuche zu verstehen, wie die Parameter in ARIMA-Modellierung / Box Jenkins (BJ) geschätzt werden. Leider beschreibt keines der Bücher, auf die ich gestoßen bin, das Schätzverfahren wie das Log-Likelihood-Schätzverfahren im Detail. Ich fand die Website / das Lehrmaterial sehr hilfreich. Es folgt die oben angegebene Gleichung aus der Quelle. …
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Zeitreihenprognose mit täglichen Daten: ARIMA mit Regressor
Ich verwende eine tägliche Zeitreihe von Verkaufsdaten, die etwa 2 Jahre tägliche Datenpunkte enthält. Anhand einiger Online-Tutorials / Beispiele habe ich versucht, die Saisonalität in den Daten zu identifizieren. Es scheint eine wöchentliche, monatliche und wahrscheinlich jährliche Periodizität / Saisonalität zu geben. Beispielsweise gibt es Zahltage, insbesondere am ersten Zahltag …
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Welcher Dickey-Fuller-Test für eine Zeitreihe, die mit einem Achsenabschnitt / einer Drift und einem linearen Trend modelliert wurde?
Kurzfassung: Ich habe eine Zeitreihe von Klimadaten, die ich auf Stationarität teste. Basierend auf früheren Untersuchungen erwarte ich, dass das Modell, das den Daten zugrunde liegt (oder sozusagen "generiert"), einen Abfangterm und einen positiven linearen Zeittrend aufweist. Soll ich zum Testen dieser Daten auf Stationarität den Dickey-Fuller-Test verwenden, der einen …
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