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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Mehrere ARIMA-Modelle passen gut zu Daten. Wie bestimme ich die Reihenfolge? Richtiger Ansatz?
Ich habe zwei Zeitreihen (Parameter eines Modells für Männer und Frauen) und möchte ein geeignetes ARIMA-Modell identifizieren, um Prognosen zu erstellen. Meine Zeitreihe sieht aus wie: Die Darstellung und der ACF sind instationär (die Spitzen des ACF schneiden sehr langsam ab). Daher verwende ich Differenzierung und erhalte: Dieses Diagramm zeigt, …
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Welche ökonometrischen Modelle können verwendet werden, um Sicherheitsrenditen + ARIMA / GARCH-Fragen vorherzusagen?
Ich versuche, eine Diplomarbeit zu schreiben, in der ich die Vorhersagekraft eines bestimmten ökonometrischen Modells für eine bestimmte finanzielle Zeitreihe teste. Ich brauche einen Rat, wie ich das machen soll. Um die Dinge in einen Zusammenhang zu bringen, habe ich mich größtenteils mit Ökonometrie befasst. Der einzige Kurs, den ich …
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Was genau macht ein zufälliger Spaziergang?
Um ehrlich zu sein, habe ich viele Websites und Antworten zu dieser Frage gelesen und keine hat sie in einfachen Worten erklärt, die verständlich sind. Ich möchte verstehen, was ein zufälliger Spaziergang bewirkt und wie er für die Gen-Set-Anreicherungsanalyse verwendet werden kann. Es gibt hier ein veröffentlichtes Papier http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3205944/, aber …
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Probleme mit der Vorhersage von Zeitreihen
Ich habe eine Frage zur Modellierung von Zeitreihen in R. Meine Daten bestehen aus der folgenden Matrix: 1 0.03333333 0.01111111 0.9555556 2 0.03810624 0.02309469 0.9387991 3 0.00000000 0.03846154 0.9615385 4 0.03776683 0.03119869 0.9310345 5 0.06606607 0.01201201 0.9219219 6 0.03900325 0.02058505 0.9404117 7 0.03125000 0.01562500 0.9531250 8 0.00000000 0.00000000 1.0000000 9 …
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Finden Sie die Verteilung und transformieren Sie sie in die Normalverteilung
Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, 27.8399999994814, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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Passen Sie ein VAR-Modell mit R [geschlossen] an.
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 2 Jahren . Ich habe eine bivariate Zeitreihe, z_tin der z_1tdie Veränderung der monatlichen US-Schatzwechsel (Laufzeit 3 ​​Monate) …
8 r  time-series  var 
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Analyse von Auf- / Ab-Mustern in kurzen Zeitreihendaten
Ich habe nicht sehr häufig mit Zeitreihendaten gearbeitet, daher suche ich nach Hinweisen, wie ich mit dieser speziellen Frage am besten umgehen kann. Angenommen, ich habe die folgenden Daten - unten grafisch dargestellt: Hier gibt es ein Jahr auf der x-Achse. Die y-Achse ist ein Maß für die „Ungleichheit“, z. …
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Versteckte Zustandsmodelle vs. staatenlose Modelle für die Zeitreihenregression
Dies ist eine recht allgemeine Frage: Angenommen, ich möchte ein Modell erstellen, um die nächste Beobachtung basierend auf den vorherigen Beobachtungen vorherzusagen ( kann ein Parameter zur experimentellen Optimierung sein). Wir haben also im Grunde ein Schiebefenster mit Eingabemerkmalen, um die nächste Beobachtung vorherzusagen.N.NNNNNN Ich kann einen Hidden-Markov-Modell-Ansatz verwenden, dh …
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Was ist die Autokorrelationsfunktion einer Zeitreihe, die sich aus der Berechnung einer sich bewegenden Standardabweichung ergibt?
Angenommen, ich habe eine Zeitreihe von Beobachtungen und berechne ein Maß für die Varianz dieser Zeitreihe als Standardabweichung (SD) in einem rollenden Fenster der Breite und dieses Fenster wird in einzelnen Zeitschritten über die Reihe verschoben. Nehmen wir weiter an, dass , wobei die Anzahl der Beobachtungen ist und dass …
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Vorhersage unregelmäßiger Zeitreihen (mit R)
Es gibt verschiedene Methoden, um Vorhersagen für äquidistante Zeitreihen zu treffen (z. B. Holt-Winters, ARIMA, ...). Derzeit arbeite ich jedoch an dem folgenden Datensatz mit unregelmäßigen Abständen, der eine unterschiedliche Anzahl von Datenpunkten pro Jahr und keine regelmäßigen Zeitintervalle zwischen diesen Punkten aufweist: Plot: Beispieldaten: structure(list(date = structure(c(664239600, 665449200, 666658800, …
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Ermittlung der am besten korrelierten Zeitreihen
Bevor ich frage, lese ich ähnliche Fragen, aber keine davon führt zu zufriedenstellenden Antworten für mein spezifisches Interesse. Ich möchte eine Klimazeitreihe der Niederschläge der Dominikanischen Republik über 64 Jahre (1940-2003) homogenisieren. Dafür ist es wirklich wichtig, eine Referenzserie aus einer Gruppe von Kandidaten auszuwählen. Angenommen, es sjohandelt sich um …
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