Diese nur schwer zu finden, aber ich möchte ein lesen gut erklärt ARIMA Beispiel , dass verwendet minimale Mathematik erweitert die Diskussion über die Erstellung eines Modells hinaus auf die Verwendung dieses Modells zur Vorhersage spezifischer Fälle Verwendet Grafiken sowie numerische...
Ich habe einen unerfahrenen Hintergrund in Zeitreihen (einige ARIMA-Schätzungen / Prognosen) und stehe vor einem Problem, das ich nicht vollständig verstehe. Jede Hilfe wäre sehr dankbar. Ich analysiere mehrere Zeitreihen, alle über das gleiche Zeitintervall und alle mit der gleichen Häufigkeit,...
Ich habe eine Zeitreihe und möchte sie unter Beibehaltung von Anfang, Ende und Häufigkeit als Zeitreihe unterteilen. Angenommen, ich habe eine Zeitreihe: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 108 109 110...
Gibt es eine gute Möglichkeit, die Glätte einer Zeitreihe in R zu messen? Beispielsweise, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 ist viel glatter als -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 obwohl sie den gleichen Mittelwert und die gleiche Standardabweichung haben....
Ich verwende derzeit Twitter's AnomalyDetection in R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Dieser Algorithmus ermöglicht die Erkennung von Zeitreihenanomalien für Daten mit Saisonalität. Frage: Gibt es ähnliche Algorithmen (die Kontrolle der Saisonalität spielt keine Rolle)? Ich versuche,...
Ich versuche eine Zeitreihenanalyse durchzuführen und bin neu in diesem Bereich. Ich habe eine tägliche Zählung eines Ereignisses von 2006-2009 und möchte ein Zeitreihenmodell dazu passen. Hier sind die Fortschritte, die ich gemacht habe: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Der folgende Code bewertet die Ähnlichkeit zwischen zwei Zeitreihen: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc =...
Ich suche ein Python-Modul, das eine Änderungspunktanalyse für eine Zeitreihe durchführt. Es gibt eine Reihe verschiedener Algorithmen, und ich möchte die Wirksamkeit einiger von ihnen untersuchen, ohne jeden der Algorithmen von Hand rollen zu müssen. Im Idealfall hätte ich gerne Module wie den...
Was ist der einfachste Weg / die einfachste Methode, um die Korrelation zwischen zwei genau gleich großen Zeitreihen zu berechnen? Ich überlegte, und ( y [ t ] - μ y ) zu multiplizieren und die Multiplikation zu addieren. Wenn diese einzelne Zahl also positiv war, können wir dann sagen, dass diese...
Ich habe vor kurzem angefangen, für eine Tuberkulose-Klinik zu arbeiten. Wir treffen uns regelmäßig, um die Anzahl der TB-Fälle, die wir derzeit behandeln, die Anzahl der durchgeführten Tests usw. zu besprechen. Ich möchte mit der Modellierung dieser Zählungen beginnen, um nicht nur zu erraten, ob...
Ich verstehe, wir sollten ARIMA zur Modellierung einer instationären Zeitreihe verwenden. Nach allem, was ich lese, sollte ARMA nur für stationäre Zeitreihen verwendet werden. Ich versuche zu verstehen, was in der Praxis passiert, wenn ein Modell falsch klassifiziert wird und d = 0für eine...
Bei der Zeitreihenrecherche in R stellte ich fest, dass arima nur die Koeffizientenwerte und ihre Standardfehler des angepassten Modells angegeben werden. Ich möchte aber auch den p-Wert der Koeffizienten erhalten. Ich habe keine Funktion gefunden, die die Bedeutung von coef liefert. Ich möchte...
Hat jemand ein gutes Beispiel für die Vorhersage / Glättung von Zeitreihen mit Kalman-Filter in
Heute morgen bin ich aufgewacht und habe mich gefragt (dies könnte daran liegen, dass ich letzte Nacht nicht viel geschlafen habe): Da die Kreuzvalidierung der Eckpfeiler einer ordnungsgemäßen Vorhersage von Zeitreihen zu sein scheint, welche Modelle sollte ich normalerweise verwenden?...
In den letzten Jahren wurden in verschiedenen Deep-Learning-Artikeln Aufmerksamkeitsmechanismen eingesetzt. Ilya Sutskever, Forschungsleiter bei Open AI, hat sie begeistert gelobt: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Eugenio Culurciello von der Purdue University hat...
In einer Frage, die ich kürzlich gestellt habe , wurde mir gesagt, dass es ein großes "Nein-Nein" sei, mit Löss zu extrapolieren. In Nate Silvers jüngstem Artikel auf FiveThirtyEight.com ging er jedoch auf die Verwendung von Löss für Wahlvorhersagen ein. Er diskutierte mit Löß die Besonderheiten...
Ich habe in der Literatur zwei Definitionen für die Autokorrelationszeit einer schwach stationären Zeitreihe gefunden: τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk|τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty...
In der Regel verwenden wir PCA als Methode zur Dimensionsreduktion für Daten, bei denen angenommen wird, dass es sich um iid-Fälle handelt Frage: Was sind die typischen Nuancen bei der Anwendung von PCA für abhängige, nicht-iid-bezogene Daten? Welche netten / nützlichen Eigenschaften von PCA, die...
Ich interessiere mich für die Modellauswahl in einer Zeitreiheneinstellung. Nehmen wir der Vollständigkeit halber an, ich möchte ein ARMA-Modell aus einem Pool von ARMA-Modellen mit unterschiedlichen Verzögerungsreihenfolgen auswählen. Die ultimative Absicht ist die Vorhersage . Die Modellauswahl...
Ich habe eine Zeitreihe, die doppelte saisonale Komponenten enthält, und ich möchte die Reihe in die folgenden Zeitreihenkomponenten aufteilen (Trend, saisonale Komponente 1, saisonale Komponente 2 und unregelmäßige Komponente). Soweit mir bekannt ist, erlaubt die STL-Prozedur zum Zerlegen einer...