Als «time-series» getaggte Fragen

Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Als nächstes führte ich einen Likelihood-Ratio-Test dieses Modells gegen das Modell ohne festen Effekt (Bedingung) …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Ich habe einen Datensatz, der die Nachfrage nach mehreren Produkten (1200 Produkte) für 25 Perioden enthält, und ich muss die Nachfrage nach jedem Produkt für die nächste Periode vorhersagen. Zuerst wollte ich ARIMA verwenden und für jedes Produkt ein Modell trainieren, aber aufgrund der Anzahl der Produkte und der Optimierung …

14 machine-learning  time-series  arima 

Es mag eine komische Frage sein, aber als Anfänger frage ich mich, warum wir die Regression verwenden, um eine Zeitreihe abzutrennen, wenn eine der Annahmen der Regression darin besteht, dass die Daten, auf die die Regression angewendet wird, a sind nicht iid?

14 regression  time-series  trend  iid 

In einem wiederkehrenden neuronalen Netzwerk würden Sie normalerweise die Weiterleitung über mehrere Zeitschritte durchführen, das Netzwerk "ausrollen" und dann die Weiterleitung über die Folge von Eingaben zurückführen. Warum sollten Sie nicht einfach die Gewichte nach jedem einzelnen Schritt in der Sequenz aktualisieren? (Das entspricht einer Trunkierungslänge von 1, es gibt …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

Diese Frage mag sehr naiv sein, aber die Art, wie ich Ökonometrie unterrichtet habe, ist sehr verwirrt, wenn es einen Unterschied zwischen Zeitreihen- und Paneldatenmethode gibt. In Bezug auf Zeitreihen habe ich Themen wie Kovarianz stationär, AR, MA usw. behandelt. In Bezug auf Paneldaten habe ich nur Diskussionen in Form …

14 time-series  econometrics  panel-data 

Es scheint keinen Standard für den Umgang mit fehlenden Daten im Kontext der Modellfamilie der exponentiellen Glättung zu geben. Insbesondere die R-Implementierung mit dem Namen ets im Prognosepaket scheint die längste Folge ohne fehlende Daten zu haben, und das Buch "Forecasting with Exponential Smoothing" von Hyndman et al. scheint überhaupt …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Ich habe eine Zeitreihe, für die ich eine Prognose erstellen möchte und für die ich das saisonale Modell ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2) verwendet habe. Es unterscheidet sich von dem, was R mit auto.arima vorgeschlagen hat (R berechnete ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] wäre besser, ich nannte es fit1). In …

14 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Ich habe über ein Jahr lang ohne große Fortschritte versucht, dieses Problem zu lösen. Es ist Teil eines Forschungsprojekts, das ich mache, aber ich werde es anhand eines von mir erfundenen Beispiels veranschaulichen, da der eigentliche Bereich des Problems etwas verwirrend ist (Eye-Tracking). Sie sind ein Flugzeug, das ein feindliches …

14 time-series  machine-learning  prediction 

In der Finanzökonometrie ist es weit verbreitet, Beziehungen zwischen Finanzzeitreihen in Form von Tagesdaten zu untersuchen . Die Variable wird oft zu indem zum Beispiel die log-Differenz genommen wird; ln ( P t ) - ln ( P t - 1 ) .ich( 0 )ich(0)I(0)ln( S.t) - ln( S.t - …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Ich habe kürzlich nach Möglichkeiten gesucht, Zeitreihen auf diese Weise neu abzutasten Erhalten Sie ungefähr die Autokorrelation langer Speicherprozesse. Behalten Sie den Bereich der Beobachtungen bei (zum Beispiel ist eine neu abgetastete Zeitserie von ganzen Zahlen immer noch eine Zeitserie von ganzen Zahlen). Kann bei Bedarf nur einige Skalen betreffen. …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

Ich möchte eine binäre logistische Regression durchführen, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein von Konflikten (abhängige Variable) aus einer Reihe unabhängiger Variablen über einen Zeitraum von 10 Jahren (1997-2006) zu modellieren, wobei jedes Jahr 107 Beobachtungen enthält. Meine Unabhängigen sind: Bodendegradation (kategorial für 2 Arten von Degradation); Bevölkerungswachstum (0 - nein; …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

Ich versuche, das dynamische Zeitverzerrungsmaß zu erfassen, um Zeitreihen miteinander zu vergleichen. Ich habe drei Zeitreihendatensätze wie diesen: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, 0.000689084895259, 0.000487983408564, 0.000224744353298, 0.000416449765747, 0.000308388157895, 0.000198906016907, 0.000179549331179, 9.06289650172e-05, 0.000253506844685, 0.000582896161212, 0.000386473429952, 0.000179839942451, 0, 0.000275608635737, 0.000622665006227, 0.00036075036075, …

14 r  time-series  clustering 

Bei der Paneldatenanalyse habe ich mehrstufige Modelle mit zufälligen / gemischten Effekten verwendet, um mit Autokorrelationsproblemen umzugehen (dh Beobachtungen werden im Laufe der Zeit in Gruppen zusammengefasst), wobei andere Parameter hinzugefügt wurden, um bestimmte Zeitangaben und Schocks von Interesse zu berücksichtigen . ARMA / ARIMA scheint darauf ausgelegt zu sein, …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Das Box-Jenkins-Modellauswahlverfahren in der Zeitreihenanalyse beginnt mit der Betrachtung der Autokorrelations- und der partiellen Autokorrelationsfunktion der Reihe. Diese Diagramme können das geeignete und in einem ARMA -Modell vorschlagen . Das Verfahren wird fortgesetzt, indem der Benutzer aufgefordert wird, die AIC / BIC-Kriterien anzuwenden, um das sparsamste Modell unter denjenigen auszuwählen, …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Ich habe eine Weile mit der Stationarität in meinem Kopf gerungen ... Denkst du so darüber nach? Alle Kommentare oder weitere Gedanken werden geschätzt. Bei stationären Prozessen werden Zeitreihenwerte so generiert, dass das Verteilungsmittel und die Varianz konstant bleiben. Genau genommen ist dies als schwache Form der Stationarität oder Kovarianz …

14 time-series  stationarity  intuition