Es gibt nur wenige Erklärungen, die beschreiben, wie lineare Regressionskoeffizienten nach Differenzierung einer Zeitreihe interpretiert werden (um eine Einheitswurzel zu eliminieren). Ist es so einfach, dass es nicht nötig ist, es formell zu formulieren? (Ich bin mir dieser Frage bewusst , war mir...
Ich lese ein Beispiel aus dem Buch Maschinelles Lernen für Hacker . Ich werde zuerst auf das Beispiel eingehen und dann über meine Frage sprechen. Beispiel : Nimmt einen Datensatz für 10 Jahre mit 25 Aktienkursen. Läuft PCA auf den 25 Aktienkursen. Vergleicht die Hauptkomponente mit dem Dow Jones...
Ab dem Titel möchte ich wissen, ob es einen statistischen Test gibt, der mir helfen kann, eine signifikante Abweichung zwischen zwei ähnlichen Zeitreihen zu identifizieren. In der folgenden Abbildung möchte ich insbesondere feststellen, dass die Reihen zum Zeitpunkt t1 zu divergieren beginnen, dh...
Was ist der übliche Ansatz zur Modellierung binärer Zeitreihen? Gibt es ein Papier oder ein Lehrbuch, in dem dies behandelt wird? Ich denke an einen binären Prozess mit starker Autokorrelation. So etwas wie das Vorzeichen eines AR (1) -Prozesses, der bei Null beginnt. Say X.0= 0X0=0X_0 = 0 und X.t...
Ich möchte eine LSTM-RNN für die Vorhersage von Zeitreihen erstellen, aber einige meiner Prädiktoren sind monatlich und andere täglich. Irgendwelche Ratschläge / Beispiele zum Aufbau dieses Netzwerks? Die Häufigkeit der Vorhersagen ist monatlich. Vielen
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...
Ich versuche gerade, Partikelfilter und ihre möglichen Anwendungen im Finanzbereich zu verstehen, und ich habe ziemlich viel zu kämpfen. Was sind die mathematischen und statistischen Voraussetzungen, die ich überdenken sollte (vor dem Hintergrund der quantitativen Finanzierung), um (i) die...
In einem Kommentar zu dieser Frage zitierte Benutzer @whuber die Möglichkeit, eine periodische Version von Splines zu verwenden, um periodische Daten anzupassen. Ich würde gerne mehr über diese Methode erfahren, insbesondere über die Gleichungen, die die Splines definieren, und wie man sie in der...
Es gibt wahrscheinlich mehr als ein schwerwiegendes Missverständnis in dieser Frage, aber es ist nicht dazu gedacht, die Berechnungen richtig zu machen, sondern das Lernen von Zeitreihen mit einem gewissen Fokus zu motivieren. Beim Versuch, die Anwendung von Zeitreihen zu verstehen, scheint es, als...
Ich versuche, mithilfe der RF-Regression Vorhersagen über die Leistung einer Papierfabrik zu treffen. Ich habe minutenweise Daten für die Eingaben (Rate und Menge des eingedrungenen Holzzellstoffs usw.) sowie für die Leistung der Maschine (produziertes Papier, von der Maschine aufgenommene...
Ich habe bereits Erfahrungen mit der "normalen" K-fachen Kreuzvalidierung für die Modelloptimierung gesammelt und bin durch die Anwendung in Zeitreihenmodellen leicht verwirrt. Nach meinem Verständnis ist die Folge für die Kreuzvalidierung für Zeitreihenmodelle das von Hyndman beschriebene...
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...
Als ich anfing, über Kalman-Filter zu lesen, dachte ich, dass es sich um einen Sonderfall des ARIMA-Modells handelt (nämlich ARIMA (0,1,1)). Aber tatsächlich scheint die Situation komplizierter zu sein. Zunächst kann ARIMA zur Vorhersage und Kalman-Filter zur Filterung verwendet werden. Aber sind...
Manchmal muss eine Zeitserie differenziert werden, um stationär zu sein. Ich verstehe jedoch nicht, wie eine Differenzierung zweiter Ordnung dazu beitragen kann, sie stationär zu machen, wenn eine Differenzierung erster Ordnung nicht ausreicht. Können Sie eine intuitive Erklärung für die...
Ich habe ein ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) -Modell an die Zeitreihe der AUD / USD-Wechselkursprotokollpreise angepasst, die über mehrere Jahre in einminütigen Intervallen abgetastet wurden, sodass ich mehr als zwei habe Millionen Datenpunkte, an denen das Modell geschätzt werden soll. Der Datensatz...
Hintergrund Also zuerst einige Hintergrundinformationen, um den Grad des Verständnisses einzuschätzen, den ich haben könnte. Derzeit ist die Statistik ein vernachlässigbarer Teil davon, obwohl ich ein grundlegendes Verständnis habe. Meine aktuelle Frage lässt mich bezweifeln, was ich in der Praxis...
Wir zeichnen Zeitreihenmetriken im Kontext von Netzwerk- / Serveroperationen. Die Daten haben eine Abtastrate von 5 Minuten und bestehen aus Dingen wie CPU-Auslastung, Fehlerrate usw. Wir fügen den Diagrammen eine horizontale "Schwellenwert" -Linie hinzu, um visuell einen Werteschwellenwert...
Ich versuche, ein Zeitreihen-Regressionsprognosemodell für eine Ergebnisvariable in US-Dollar in Bezug auf andere Prädiktoren / Eingabevariablen und autokorrelierte Fehler zu erstellen. Diese Art von Modell wird auch als dynamisches Regressionsmodell bezeichnet. Ich muss lernen, wie man...
Schöne Grüße, Derzeit mache ich folgendes in R: require(zoo) data <- read.csv(file="summary.csv",sep=",",head=TRUE) cum = zoo(data$dcomp, as.Date(data$date)) data = zoo(data$compressed, as.Date(data$date)) data <- aggregate(data, identity, tail, 1) cum <- aggregate(cum, identity, sum,...
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