Ich vermische vielleicht meine Zeitreihen- und Nicht-Zeitreihenkonzepte, aber was ist der Unterschied zwischen einem Regressionsmodell, das eine serielle Korrelation aufweist, und einem Modell, das eine Einheitswurzel aufweist? Warum können Sie außerdem einen Durbin-Watson-Test verwenden, um die...
Der Durbin-Watson-Test testet die Autokorrelation von Residuen bei Verzögerung 1. Aber auch das Testen der Autokorrelation bei Verzögerung 1 direkt. Außerdem können Sie die Autokorrelation bei Verzögerung 2,3,4 testen, und es gibt gute Portmanteau-Tests für die Autokorrelation bei mehreren...
Ich baue ein ziemlich komplexes hierarchisches Bayes'sches Modell für eine Metaanalyse mit R und JAGS auf. Um ein bisschen zu vereinfachen, haben die beiden Schlüsselebenen des Modells α j = ∑ h γ h ( j ) + ϵ j, wobei y i j die i- te Beobachtung des Endpunkts ist (in diesem Fall) , GM vs. nicht...
Ich möchte nur überprüfen, ob ich die ACF- und PACF-Diagramme richtig interpretiere: Die Daten entsprechen den Fehlern, die zwischen den tatsächlichen Datenpunkten und den unter Verwendung eines AR (1) -Modells erzeugten Schätzungen erzeugt wurden. Ich habe mir die Antwort hier...
Ich habe einen Datensatz, in dem empirische Intuition besagt, dass ich eine wöchentliche Saisonalität erwarten sollte (dh das Verhalten am Samstag und Sonntag unterscheidet sich vom Rest der Woche). Sollte diese Prämisse wahr sein, sollte mir ein Autokorrelationsgraph nicht Bursts mit...
Ich habe Probleme beim Verstehen der blau gepunkteten Linien im folgenden Bild der Autokorrelationsfunktion: Könnte mir jemand eine einfache Erklärung geben, was er mir
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...
Stellen Sie sich das folgende Problem vor. Ich habe wöchentliche Schnappschüsse von Preisdaten von K Artikeln sowie von verschiedenen Funktionen / Prädiktoren. Ich möchte vorhersagen, um wie viel sich der Preis in 2 Jahren ändern wird. Ich setze meinen Datensatz wie folgt zusammen: Jede Zeile...
Hat die Autokorrelationsfunktion bei einer instationären Zeitreihe eine Bedeutung? Die Zeitreihen werden im Allgemeinen als stationär angenommen, bevor die Autokorrelation für Box- und Jenkins-Modellierungszwecke verwendet
Um diese Frage genauer zu erläutern, werde ich zunächst meinen Ansatz erläutern: Ich simulierte eine Folge unabhängiger Zufallszahlen .X={x1,...,xN}X={x1,...,xN}X = \{x_1,...,x_N\} Ich nehme dann mal den Unterschied; dh ich erstelle die Variablen:LLL
Nach dem, was ich gelesen habe, ist Hamiltonian Monte Carlo die "goto" MCMC-Methode, wenn Ihr Problem hochdimensional ist. Wie viele Dimensionen 10, 100, 1000, 10.000, 100.000, ... sind praktisch zu viele? Die Rechenkosten werden zweifellos zu einem Problem, und ich nehme an, dass das verwendete...
Direkte Frage: Gibt es ein Maß für die Autokorrelation für eine Folge von Beobachtungen einer (ungeordneten) kategorialen Variablen? Hintergrund: Ich verwende MCMC, um eine Stichprobe aus einer kategorialen Variablen zu erstellen, und ich möchte messen, wie gut sich die von mir entwickelte...
Ich versuche, die Berechnung zu replizieren, die SAS und SPSS für die partielle Autokorrelationsfunktion (PACF) durchführen. In SAS wird es durch Proc Arima hergestellt. Die PACF-Werte sind die Koeffizienten einer Autoregression der interessierenden Reihe auf verzögerte Werte der Reihe. Meine...
Meine Rohdaten bestehen aus einer 60-Tage-Zeitreihe mit einem Abwärtstrend. Die Daten sind wöchentlich, daher wird die Frequenz auf 7 eingestellt. Ich habe die Differenz der Daten berechnet, die so aussieht Wenn ich ACF- und PACF-Diagramme über den Unterschied durchführe, erhalte ich scheinbar...
Beide Variablen (abhängig und unabhängig) zeigen Autokorrelationseffekte. Die Daten sind Zeitreihen und stationär Wenn ich die Regressionsreste ausführe, scheinen sie nicht korreliert zu sein. Meine Durbin-Watson-Statistik ist größer als der obere kritische Wert, daher gibt es Hinweise darauf, dass...
Ich habe eine Zeitreihe von Messungen (Höhen-eindimensionale Reihen). Im Beobachtungszeitraum ging der Messvorgang für einige Zeitpunkte zurück. Die resultierenden Daten sind also ein Vektor mit NaNs, bei dem es Lücken in den Daten gab. Bei Verwendung von MATLAB verursacht dies ein Problem bei der...
Ich bin mir ziemlich sicher, dass mir hier etwas Offensichtliches fehlt, aber ich bin ziemlich verwirrt mit verschiedenen Begriffen im Bereich der Zeitreihen. Wenn ich es richtig verstehe, sind seriell autokorrelierte Fehler ein Problem in Regressionsmodellen (siehe zum Beispiel hier ). Meine Frage...
Ich plane, Koordinaten als Kovariaten in die Regressionsgleichung aufzunehmen, um den in den Daten vorhandenen räumlichen Trend anzupassen. Danach möchte ich Residuen auf räumliche Autokorrelation in zufälliger Variation testen. Ich habe mehrere Fragen: Sollte ich eine lineare Regression...
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...
Stellen Sie sich vor, wir probieren eine Kovarianzmatrix aus einer Wishart-Verteilung von MCMC. Bei jeder Iteration erhalten wir eine neue Beispielmatrix aus der Wishart-Verteilung.SiSiS_i Frage : Kann ich angesichts der Kurve, die alle Stichproben , die Autokorrelation dieser Stichproben...