Statistiken und Big Data time-series

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Ich möchte einen Algorithmus zum Erkennen einer Anomalie in Zeitreihen einrichten und plane, dafür Clustering zu verwenden. Warum sollte ich eine Distanzmatrix für das Clustering verwenden und nicht die rohen Zeitreihendaten ?, Zum Erkennen der Anomalie verwende ich Dichtebasiertes Clustering, einen Algorithmus als DBscan. Würde das in diesem Fall funktionieren? …

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Testen auf statistisch signifikanten Unterschied in Zeitreihen?

Ich habe die Zeitreihen der Kurse von zwei Wertpapieren A und B über den gleichen Zeitraum und mit der gleichen Häufigkeit abgetastet. Ich möchte testen, ob es im Zeitverlauf einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Preisen gibt (meine Nullhypothese wäre, dass der Unterschied null ist). Insbesondere verwende ich Preisunterschiede …

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Wie kann eine signifikante Änderung der Zeitreihendaten aufgrund einer Richtlinienänderung festgestellt werden?

Ich hoffe, dies ist der richtige Ort, um dies zu veröffentlichen. Ich habe darüber nachgedacht, es bei Skeptikern zu veröffentlichen, aber ich denke, sie würden nur sagen, dass die Studie statistisch falsch war. Ich bin gespannt auf die Kehrseite der Frage, wie man es richtig macht. Auf der Website Quantified …

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Eigenfunktionen einer Adjazenzmatrix einer Zeitreihe?

Betrachten Sie eine einfache Zeitreihe: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Für diese Zeitreihe können wir eine Adjazenzmatrix berechnen, die die zeitlichen Verknüpfungen zwischen Stichproben darstellt. Bei der Berechnung dieser Matrix wird zum Zeitpunkt 0 eine imaginäre Stelle hinzugefügt, …

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Wie werden zufällige automatisch korrelierte binäre Zeitreihendaten generiert?

Wie kann ich binäre Zeitreihen erzeugen, so dass: Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, 1 zu beobachten, ist angegeben (sagen wir 5%); Bedingte Wahrscheinlichkeit, 1 zum Zeitpunkt wenn der Wert bei (sagen wir 30%, wenn der Wert von war)?t - 1 t - 1tttt - 1t-1t-1t - 1t-1t-1

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Wie kann man überprüfen, welches Modell in der Zustandsraum-Zeitreihenanalyse besser ist?

Ich mache eine Zeitreihendatenanalyse nach Zustandsraummethoden. Mit meinen Daten hat das stochastische Modell auf lokaler Ebene das deterministische Modell völlig übertroffen. Das deterministische Pegel- und Steigungsmodell liefert jedoch bessere Ergebnisse als mit dem stochastischen Pegel und der stochastisch / deterministischen Steigung. Ist das etwas übliches? Alle Methoden in R erfordern …

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Gute Einführungen in Zeitreihen (mit R)

Ich sammle zurzeit Daten für ein Experiment zu psychosozialen Merkmalen, die mit dem Erleben von Schmerz verbunden sind. Im Rahmen dessen sammle ich von meinen Teilnehmern elektronisch GSR- und BP-Messungen sowie verschiedene Selbstberichte und implizite Maßnahmen. Ich habe einen psychologischen Hintergrund und bin mit Faktorenanalyse, linearen Modellen und experimenteller Analyse …

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Wie werden die Minutenwerte einer Woche zu Stundenwerten zusammengefasst?

Wie würden Sie stündliche Mittelwerte für mehrere Datenspalten für einen täglichen Zeitraum erhalten und die Ergebnisse für zwölf "Hosts" in derselben Grafik anzeigen? Das heißt, ich möchte für Daten im Wert von mehreren Wochen grafisch darstellen, wie ein 24-Stunden-Zeitraum aussieht. Das letztendliche Ziel wäre es, zwei Sätze dieser Daten vor …

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Bestimmen, ob eine Website aktiv ist, mithilfe von täglichen Besuchen

Kontext: Ich habe eine Gruppe von Websites, auf denen ich die Anzahl der Besuche täglich aufzeichne: W0 = { 30, 34, 28, 30, 16, 13, 8, 4, 0, 5, 2, 2, 1, 2, .. } W1 = { 1, 3, 21, 12, 10, 20, 15, 43, 22, 25, .. } …

15 time-series forecasting

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Statistische Ähnlichkeit von Zeitreihen

Angenommen, man hat eine Zeitreihe, aus der man verschiedene Messungen wie Periode, Maximum, Minimum, Durchschnitt usw. durchführen und daraus eine Modell-Sinuswelle mit denselben Attributen erstellen kann. Gibt es statistische Ansätze, die man quantifizieren könnte? Wie genau stimmen die tatsächlichen Daten mit dem angenommenen Modell überein? Die Anzahl der Datenpunkte in …

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Gibt es ein Kointegrationsmodell für unregelmäßig verteilte Zeitreihen?

Mir ist nicht klar, wie man die Kointegration mit unregelmäßigen Zeitreihen berechnet (idealerweise mit dem Johansen-Test mit VECM). Mein erster Gedanke wäre, die Reihen zu regulieren und fehlende Werte zu interpolieren, obwohl dies die Schätzung beeinflussen könnte. Gibt es Literatur zu diesem Thema?

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Warum ist diese Vorhersage von Zeitreihen „ziemlich schlecht“?

Ich versuche zu lernen, wie man neuronale Netze benutzt. Ich habe dieses Tutorial gelesen . Nach dem Anpassen eines neuronalen Netzes an eine Zeitreihe unter Verwendung des Wertes bei zur Vorhersage des Wertes bei t + 1 erhält der Autor das folgende Diagramm, wobei die blaue Linie die Zeitreihe ist, …

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Multivariate biologische Zeitreihen: VAR und Saisonalität

Ich habe einen multivariaten Zeitreihendatensatz, der interagierende biologische Variablen und Umgebungsvariablen (plus möglicherweise einige exogene Variablen) enthält. Neben der Saisonalität gibt es in den Daten keinen eindeutigen langfristigen Trend. Mein Ziel ist es zu sehen, welche Variablen miteinander in Beziehung stehen. Prognosen werden nicht wirklich gesucht. Als Neuling in der …

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Ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht?

Wie kann in der Praxis beurteilt werden, ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht? Wie ermittle ich die Reihenfolge für das AR- und MA-Modell?

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Verständnis des k-Lag im erweiterten Dickey-Fuller-Test von R.

Ich habe mit einigen Unit-Root-Tests in R herumgespielt und bin mir nicht ganz sicher, was ich mit dem Parameter k lag anfangen soll. Ich habe den erweiterten Dickey-Fuller-Test und den Philipps-Perron-Test aus dem tseries- Paket verwendet. Offensichtlich hängt der voreingestellte Parameter (für ) nur von der Länge der Reihe ab. …

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Als «time-series» getaggte Fragen