Ein verzögerter Wert in einer Zeitreihe ist ein Wert einer Variablen, die einer früheren Zeit entspricht. In einer monatlichen Zeitreihe ist der erste verzögerte Wert beispielsweise der Wert für den Vormonat usw.
Ich bin sehr verwirrt darüber, ob es legitim ist, eine verzögerte abhängige Variable in ein Regressionsmodell aufzunehmen. Grundsätzlich denke ich, wenn sich dieses Modell auf die Beziehung zwischen der Änderung von Y und anderen unabhängigen Variablen konzentriert, kann das Hinzufügen einer...
Ich bin neu auf der Seite und ziemlich neu in der Statistik und R. Ich arbeite an einem Projekt für das College mit dem Ziel, die Korrelation zwischen Regen und Wasserfluss in Flüssen zu finden. Sobald die Korrelation bewiesen ist, möchte ich sie vorhersagen. Die Daten Ich habe einen Datensatz...
Die Daten, die wir als abhängige Variable verwenden möchten, sehen folgendermaßen aus (es handelt sich um Zähldaten). Wir befürchten, dass die Regression, da sie eine zyklische Komponente und eine Trendstruktur aufweist, irgendwie voreingenommen ist. Wir werden eine negative binomische Regression...
Bei der Modellierung von Zeitreihen besteht die Möglichkeit, (1) die Korrelationsstruktur der Fehlerterme zu modellieren, indem zB ein AR (1) -Prozess (2) die verzögerte abhängige Variable als erklärende Variable einbezieht (rechts) Ich verstehe, dass dies manchmal wichtige Gründe sind (2). Was...
Betrachten Sie das folgende Diagramm: Die rote Linie (linke Achse) beschreibt das Handelsvolumen einer bestimmten Aktie. Die blaue Linie (rechte Achse) beschreibt das Twitter-Nachrichtenvolumen für diese Aktie. Zum Beispiel wurden am 9. Mai (05-09) ungefähr 1.100 Millionen Trades und 4.000...
Wir versuchen, automatisch korrelierte Zufallswerte zu erstellen, die als Zeitreihen verwendet werden. Wir haben keine vorhandenen Daten, auf die wir verweisen, und möchten den Vektor nur von Grund auf neu erstellen. Einerseits brauchen wir natürlich einen zufälligen Prozess mit Distribution und...
Ich habe einige Zehntausende von Beobachtungen, die in einer Zeitreihe liegen, aber nach Orten gruppiert sind. Zum Beispiel: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B...
Angenommen, ich erwäge mehrere unabhängige Variablen für eine mögliche Aufnahme in ein von mir entwickeltes ARIMAX-Modell. Bevor ich verschiedene Variablen anpasse, möchte ich Variablen, die eine umgekehrte Kausalität aufweisen, mithilfe eines Granger-Tests herausfiltern (ich verwende die...
Ich habe in einer Zeitung den folgenden Satz gelesen: Die Tatsache, dass es einen Unterschied zwischen kurzfristigen und langfristigen Koeffizienten gibt, ist ein Ergebnis unserer Spezifikation, die verzögerte endogene Variablen enthält. Sie führen eine Regression der ersten Differenzen...
Derzeit arbeite ich an einem Projekt zur Vorhersage von Zeitreihendaten (monatliche Daten). Ich benutze R, um die Vorhersage zu machen. Ich habe 1 abhängige Variable (y) und 3 unabhängige Variablen (x1, x2, x3). Die y-Variable hat 73 Beobachtungen, ebenso wie die anderen 3 Variablen (auch 73). Von...
Sei ein stochastischer Prozess, der durch Verketten von iid-Draws aus einem AR (1) -Prozess gebildet wird, wobei jeder Draw ein Vektor der Länge 10 ist. Mit anderen Worten, sind Realisierungen eines AR (1) -Prozesses; stammen aus demselben Prozess, sind jedoch unabhängig von den ersten 10...
Ich bin mit der "regulären" Kreuzvalidierung vertraut, aber jetzt möchte ich Zeitreihenvorhersagen treffen, während ich die Kreuzvalidierung mit einer einfachen linearen Regressionsfunktion verwende. Ich schreibe ein einfaches Beispiel auf, um meine beiden Fragen zu klären: eine zum Zug /...