Als «time-series» getaggte Fragen

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Konfidenzintervalle bei Verwendung des Bayes-Theorems

Ich berechne einige bedingte Wahrscheinlichkeiten und zugehörige 95% -Konfidenzintervalle. In vielen meiner Fälle habe ich eine einfache Anzahl von xErfolgen aus nVersuchen (aus einer Kontingenztabelle), sodass ich ein Binomial-Konfidenzintervall verwenden kann, wie es binom.confint(x, n,...

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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

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Vorhersage nichtstationärer Zeitreihen

Ich möchte die instationären Zeitreihen vorhersagen, die mehrere wichtige a-priori-Annahmen beinhalten, die sich aus der Untersuchung von Instanzen solcher Reihen ergeben. Ich habe eine zeitgemittelte Ein-Punkt-Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion konstruiert, die durch die Normalverteilung...

time-series forecasting arima
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Glätten von 2D-Daten

Die Daten bestehen aus optischen Spektren (Lichtintensität gegen Frequenz), die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden. Die Punkte wurden in einem regelmäßigen Raster in x (Zeit), y (Frequenz) erfasst. Um die zeitliche Entwicklung bei bestimmten Frequenzen zu analysieren (ein schneller...

r time-series multivariate-analysis references smoothing
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?

Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...

r anova repeated-measures post-hoc tukey-hsd goodness-of-fit curve-fitting sem latent-variable mplus anova post-hoc tukey-hsd markov-process image-processing r time-series causality granger-causality anova mixed-model lme4-nlme random-effects-model r matlab data-transformation multinomial notation estimation nonparametric logistic r missing-data multiple-imputation mice
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Vorhersage stark korrelierter Zeitreihen

Bei der Vorhersage von Zeitreihen mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konzentrieren wir uns normalerweise auf die Modellierung der Daten im Zeitwechsel. Wenn wir jedoch zwei Zeitreihen haben, bei denen der Pearson-Korrelationskoeffizient zeigt, dass sie stark korreliert sind, ist es...

time-series correlation forecasting var