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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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Kann PCA für Zeitreihendaten angewendet werden?
Ich verstehe, dass die Hauptkomponentenanalyse (PCA) grundsätzlich für Querschnittsdaten angewendet werden kann. Kann PCA effektiv für Zeitreihendaten verwendet werden, indem Jahr als Zeitreihenvariable angegeben wird und PCA normal ausgeführt wird? Ich habe festgestellt, dass dynamisches PCA für Paneldaten funktioniert und die Codierung in Stata für Paneldaten und nicht für Zeitreihen …
21 time-series  pca 
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Wie werden diese acf- und pacf-Diagramme interpretiert?
Es folgen ACF- und PACF-Diagramme einer monatlichen Datenreihe. Der zweite Plot ist acf mit ci.type = 'ma': Das Fortbestehen hoher Werte in acf plot ist wahrscheinlich ein langfristiger positiver Trend. Die Frage ist, ob dies saisonale Schwankungen darstellen? Ich habe versucht, verschiedene Websites zu diesem Thema anzuzeigen, bin mir jedoch …
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Simulation von Zeitreihen bei gegebener Leistung und Kreuzspektraldichte
Aufgrund ihrer Kovarianzmatrix (ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzleistungsspektraldichten (CSDs)) habe ich Probleme, eine Reihe stationärer farbiger Zeitreihen zu erstellen. Ich weiß, dass ich mit zwei Zeitreihen und ihre Leistungsspektraldichten (PSDs) und Kreuzspektraldichten (CSDs) unter Verwendung vieler allgemein verfügbarer Routinen abschätzen kann, wie z und Funktionen in Matlab usw. Die PSDs …
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Test der Signifikanz von Peaks in der Spektraldichte
Wir verwenden manchmal Spektraldichtediagramme, um die Periodizität in Zeitreihen zu analysieren. Normalerweise analysieren wir den Plot durch visuelle Inspektion und versuchen dann, eine Schlussfolgerung über die Periodizität zu ziehen. Aber haben die Statistiker einen Test entwickelt, um zu überprüfen, ob sich Spitzen im Diagramm statistisch von weißem Rauschen unterscheiden? Haben …
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Wahl der Methode der saisonalen Zersetzung
Die saisonale Anpassung ist ein entscheidender Schritt, um die Daten für die weitere Forschung aufzubereiten. Forscher haben jedoch eine Reihe von Optionen für die trendzyklus-saisonale Zerlegung. Die gebräuchlichste rivalisierenden saisonaler Zersetzungsverfahren (durch die Anzahl der Zitate in empirischer Literatur Beurteilung) sind X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Sitze (beide in realisiert …
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ARIMA-Modellinterpretation
Diese Frage wurde von Mathematics Stack Exchange migriert, da sie auf Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 7 Jahren migriert . Ich habe eine Frage zu ARIMA-Modellen. Angenommen, ich habe eine Zeitreihe YtYtY_t , die ich prognostizieren möchte, und ein ARIMA(2,2)ARIMA(2,2)\text{ARIMA}(2,2) -Modell scheint eine gute Möglichkeit zu sein, die Prognoseübung …
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Verwendung von DLM mit Kalman-Filter für Prognosen
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 8 Jahren migriert . Könnte mir jemand ein Beispiel zur Verwendung der DLM-Kalman-Filterung in R für eine Zeitreihe zeigen? Angenommen, ich habe diese Werte (vierteljährliche Werte mit jährlicher Saisonabhängigkeit). Wie würden Sie DLM verwenden, …
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