Zeitreihen sind Daten, die über die Zeit beobachtet werden (entweder in kontinuierlicher Zeit oder in diskreten Zeiträumen).
Ich habe mit der Zeitreihenanalyse von Hamilton begonnen, bin aber hoffnungslos verloren. Dieses Buch ist wirklich zu theoretisch, als dass ich es allein lernen könnte. Hat jemand eine Empfehlung für ein Lehrbuch zur Zeitreihenanalyse, das zum Selbststudium geeignet ist?
Ich verstehe, dass eine stationäre Zeitreihe eine ist, deren Mittelwert und Varianz über die Zeit konstant ist. Kann jemand bitte erklären, warum wir sicherstellen müssen, dass unser Datensatz stationär ist, bevor wir verschiedene ARIMA- oder ARM-Modelle darauf ausführen können? Gilt dies auch für...
Ich arbeite mit einer großen Anzahl von Zeitreihen. Bei diesen Zeitreihen handelt es sich im Grunde genommen um Netzwerkmessungen, die alle 10 Minuten durchgeführt werden. Einige davon sind periodisch (dh die Bandbreite), andere nicht (dh die Menge des Routingverkehrs). Ich hätte gerne einen...
Ich bin neu im maschinellen Lernen und habe versucht herauszufinden, wie man ein neuronales Netzwerk auf Zeitreihenprognosen anwendet. Ich habe eine Ressource gefunden, die mit meiner Anfrage zusammenhängt, aber ich scheine immer noch etwas verloren zu sein. Ich denke, eine grundlegende Erklärung...
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist...
Hintergrund Ich arbeite im Network Operations Center. Wir überwachen Computersysteme und deren Leistung. Eine der wichtigsten zu überwachenden Messgrößen ist die Anzahl der Besucher / Kunden, die derzeit mit unseren Servern verbunden sind. Um dies sichtbar zu machen, sammeln wir (Ops-Team) Metriken...
Frage: Ich möchte sicher sein, ob die Verwendung der k-fachen Kreuzvalidierung mit Zeitreihen unkompliziert ist oder ob man vor der Verwendung besondere Aufmerksamkeit schenken muss. Hintergrund: Ich modelliere eine 6-Jahres-Zeitreihe (mit Semi-Markov-Kette) mit einer Datenerfassung alle 5 Minuten....
Ich erinnere mich, als Student in Statistikkursen gesessen zu haben, warum Hochrechnung eine schlechte Idee war. Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl von Online-Quellen, die dies kommentieren. Es gibt auch eine Erwähnung hier . Kann mir jemand helfen zu verstehen, warum Extrapolation eine schlechte...
Rekurrente neuronale Netze unterscheiden sich von "regulären" dadurch, dass sie eine "Gedächtnis" -Schicht haben. Aufgrund dieser Schicht sollten wiederkehrende NNs bei der Zeitreihenmodellierung nützlich sein. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob ich richtig verstehe, wie man sie...
Ich möchte die Saisonabhängigkeit von Daten erkennen, die ich erhalte. Es gibt einige Methoden, die ich gefunden habe, wie das Diagramm der saisonalen Unterreihen und das Autokorrelationsdiagramm, aber die Sache ist, dass ich nicht verstehe, wie man das Diagramm liest. Kann mir jemand helfen? Die...
Ich bin neu im Bereich Deep Learning und für mich war der erste Schritt, interessante Artikel von deeplearning.net zu lesen. In Artikeln über tiefes Lernen sprechen Hinton und andere hauptsächlich davon, es auf Bildprobleme anzuwenden. Kann jemand versuchen, mir zu antworten? Kann dies auf das...
Können Sie einige Beispiele aus der Praxis von Zeitreihen geben , für die ein gleitender Mittelwert Prozess der Ordnung , dh y t = q Σ i = 1 θ i ε t - i + ε t , wobei ε t ~ N ( 0 , σ 2 ) Gibt es a priori Gründe, ein gutes Modell zu sein? Zumindest für mich scheinen autoregressive Prozesse sehr...
Dieser Beitrag ist die Fortsetzung eines anderen Beitrags, der sich auf eine allgemeine Methode zur Erkennung von Ausreißern in Zeitreihen bezieht . Grundsätzlich bin ich an dieser Stelle an einer robusten Methode interessiert, um die Periodizität / Saisonalität einer allgemeinen Zeitreihe zu...
Ich analysiere einige Daten, bei denen ich eine normale lineare Regression durchführen möchte. Dies ist jedoch nicht möglich, da ich es mit einer Online-Einstellung mit einem kontinuierlichen Strom von Eingabedaten zu tun habe (die schnell zu groß für Speicher werden) und benötigt um...
Angesichts aller guten Eigenschaften von Zustandsraummodellen und KF frage ich mich: Was sind die Nachteile der Zustandsraummodellierung und der Verwendung von Kalman-Filtern (oder EKF-, UKF- oder Partikelfiltern) zur Abschätzung? Sagen wir mal konventionelle Methoden wie ARIMA, VAR oder Ad-hoc /...
Ich weiß, das klingt vielleicht nicht nach einem Thema, aber hör mir zu. Bei Stack Overflow und hier bekommen wir Stimmen für Beiträge, dies wird alles in tabellarischer Form gespeichert. Z.B: post id voter id vote type datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3...
Ich habe 2 Zeitreihen (beide glatt), die ich überkreuzen möchte, um zu sehen, wie korreliert sie sind. Ich beabsichtige, den Pearson-Korrelationskoeffizienten zu verwenden. Ist das angebracht Meine zweite Frage ist, dass ich die 2 Zeitreihen so probieren kann, wie es mir gefällt. dh ich kann...
Ich habe Verkaufsdaten für eine Reihe von Filialen und möchte sie anhand der Form ihrer Kurven im Zeitverlauf kategorisieren. Die Daten sehen ungefähr so aus (sind aber offensichtlich nicht zufällig und enthalten einige fehlende Daten): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if...
Ich beginne gerade mit dem Selbstlernen in der Zeitreihenanalyse. Ich habe festgestellt, dass es einige potenzielle Fallstricke gibt, die für die allgemeine Statistik nicht zutreffen. Aufbauend auf Was sind häufige statistische Sünden? , Ich würde gerne fragen: Was sind häufige Fallstricke oder...