Ich versuche, eine multiple lineare Regression in R mit einer Gleichung wie der folgenden zu schätzen: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) Fragen und Antworten sind vierteljährliche Datenzeitreihen, die mit erstellt wurden askings <- ts(...). Das Problem ist jetzt, dass...
Ich versuche zu verstehen, warum OLS einen voreingenommenen Schätzer für einen AR (1) -Prozess liefert. Betrachten Sie In diesem Modell wird die strikte Exogenität verletzt, dh und sind korreliert, aber und \ epsilon_t sind nicht korreliert . Aber wenn dies zutrifft, warum gilt dann die folgende...
Ich versuche, die Bedeutung von Cut-Off und Tails-Off im Zeitreihendiagramm von ACF und PACF zu verstehen. Was bedeutet "Nach Verzögerung abschneiden"? Dies über Grenze? Was bedeutet "Tails off"? Im obigen Beispiel ist das Buch, mit dem ich studiere, ein AR-Prozess. Aber ich kann die Bedeutung von...
Ich möchte ein Maß für die Volatilität oder das Rauschen für stationäre Zeitreihendaten berechnen. Dies kann ein Maß für eine einzelne Zeitreihe oder ein relatives Maß sein, das mehrere Zeitreihen miteinander vergleicht. Nehmen wir an, dass bereits ein Dickey-Fuller-Test durchgeführt wurde und alle...
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...
Bei einer (beobachteten) Zeitreihe mit gibt es einen statistischen Test zum Testen der Nullhypothese, dass P (X_t | X_ {t-1}, X_ { t-2}, ..., X_1) = P (X_t | X_ {t-1}) (dh die
Zumindest unter Statistikern höheren Kalibers ist es allgemein bekannt, dass Modelle mit Werten der AIC-Statistik innerhalb eines bestimmten Schwellenwerts des Mindestwerts als angemessen angesehen werden sollten wie das Modell zur Minimierung der AIC-Statistik. Zum Beispiel finden wir in [1,...
Welche sequentiellen Eingabeprobleme eignen sich jeweils am besten? Bestimmt die Eingabedimensionalität, welche besser zu Ihnen passt? Sind Probleme, die "längeren Speicher" erfordern, besser für ein LSTM-RNN geeignet, während Probleme mit zyklischen Eingabemustern (Börse, Wetter) von einem HMM...
Ich habe folgende Zeitreihendaten: index Time value_1 value_2 value_3 0 2016-04-01 06:00:10 1 5 2 1 2016-04-01 06:00:20 2 9 8 2 2016-04-01 06:00:30 3 5 1 3 2016-04-01 06:00:40 4 4 4 4 2016-04-01 06:00:50 3 4 5 6 2016-04-01 06:01:00 4 3 2 Ist das eine univariate oder eine multivariate Zeitreihe? Was...
Ich habe eine Zeitreihe und möchte sie als ARFIMA-Prozess (auch bekannt als FARIMA) modellieren. Wenn y_t in der (gebrochenen) Ordnung d integriert ist , möchte ich es fraktioniert differenzieren, um es stationär zu machen.y t dytyty_tytyty_tddd Frage : Ist die folgende Formel zur Definition der...
Ich versuche, eine Zeitreihe auf vierteljährliche Stichprobendaten (tierische Biomasse) über einen Zeitraum von 10 Jahren mit 3 Wiederholungen pro Quartal anzuwenden. Also 40 Daten, aber insgesamt 120 Beobachtungen. Ich habe SARIMA'a in Shumway und Stoffers Zeitreihenanalyse und ihren Anwendungen...
Ich habe gelesen, dass die Verwendung von R-Quadrat für Zeitreihen nicht angemessen ist, da in einem Zeitreihenkontext (ich weiß, dass es andere Kontexte gibt) R-Quadrat nicht mehr eindeutig ist. Warum ist das? Ich habe versucht, dies nachzuschlagen, aber ich habe nichts gefunden. Normalerweise...
Ich habe mit folgendem Code mit der Funktion stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess) gezeichnet: plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Es zeigt signifikante saisonale Schwankungen mit zufälligen Daten, die in den obigen Code eingegeben wurden (rnorm-Funktion)....
Oft sehe ich Autoren, die ein "Log-Differenz" -Modell schätzen, z log(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxtlog(yt)−log(yt−1)=log(yt/yt−1)=α+βxt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Ich bin einverstanden dies angemessen ist , in Beziehung auf eine prozentuale Änderung der...
Ich habe einen 20-jährigen Datensatz mit einer jährlichen Anzahl von Arten für eine Reihe von Polygonen (~ 200 unregelmäßig geformte, kontinuierliche Polygone). Ich habe eine Regressionsanalyse verwendet, um Trends (Änderung der Anzahl pro Jahr) für jedes Polygon sowie Aggregationen von...
Ich arbeite an einem Zeitreihenklassifizierungsproblem, bei dem die Eingabe Zeitreihen-Sprachnutzungsdaten (in Sekunden) für die ersten 21 Tage eines Mobiltelefonkontos sind. Die entsprechende Zielvariable ist, ob dieses Konto im Bereich von 35 bis 45 Tagen gekündigt wurde oder nicht. Es handelt...
Ich habe zwei Zeitreihen von täglichen Daten. Eines ist sign-upsund das andere terminationsvon Abonnements. Letzteres möchte ich anhand der in beiden Variablen enthaltenen Informationen vorhersagen. Wenn man sich die Grafik dieser Serien ansieht, ist es offensichtlich, dass die Kündigungen mit...
Die Idee hinter Recurrent Neural Network (RNN) ist mir klar. Ich verstehe es folgendermaßen: Wir haben eine Folge von Beobachtungen ( Ö⃗ 1, o⃗ 2, … , O.⃗ no→1,o→2,…,o→n\vec o_1, \vec o_2, \dots, \vec o_n ) (oder mit anderen Worten multivariate Zeitreihen). Jede einzelne Beobachtung Ö⃗ icho→i\vec...
Ich versuche, die ganze Varianz / Standardfehler-Sache einer Zeitreihe von Finanzrenditen zu verstehen, und ich denke, ich stecke fest. Ich habe eine Reihe von monatlichen Aktienrenditedaten (nennen wir es ), die einen erwarteten Wert von 1,00795 und eine Varianz von 0,000228 haben...
Ich bin Analyst in den Bereichen Finanzen und Versicherungen, und wenn ich versuche, Volatilitätsmodelle anzupassen, erhalte ich schreckliche Ergebnisse: Residuen sind oft instationär (im Sinne der Einheitswurzel) und heteroskedastisch (das Modell erklärt also nicht die Volatilität). Arbeiten ARCH...