Ein gewöhnlicher Signifikanztest bei der Betrachtung von zwei Populationen ist der T-Test, wenn möglich der gepaarte T-Test. Dies setzt voraus, dass die Verteilung normal ist. Gibt es ähnliche vereinfachende Annahmen, die einen Signifikanztest für eine Zeitreihe ergeben? Insbesondere haben wir zwei...
Ich baue ein Vorhersagemodell auf, das die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Schülers am Ende eines Semesters vorhersagt. Ich bin speziell daran interessiert, ob der Student erfolgreich ist oder nicht, wobei Erfolg in der Regel als Abschluss des Kurses und Erreichen von 70% oder mehr der insgesamt...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 8 Monaten . Wie passe ich ein lineares...
Ich lese ein Buch über Zeitreihen und habe mich im folgenden Teil am Kopf gekratzt: Könnte mir jemand die Intuition erklären? Ich konnte es nicht aus diesem Text bekommen. Warum muss der Prozess umkehrbar sein? Was ist das große Ganze hier? Vielen Dank für jede Hilfe. Ich bin neu in diesem Bereich,...
Ich arbeite an einer physikalischen 2D-Simulation und sammle zeitlich an mehreren Stellen Daten. Diese diskreten Punkte liegen entlang vertikaler Linien mit mehreren Linien in axialer Richtung. Dies macht den Datensatz effektiv zu 4D. Nehmen wir zum Beispiel an, ich habe Sammelpunkte an (X, Y)...
Diese Frage wurde von Stack Overflow migriert, da sie bei Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 8 Jahren migriert . Könnte mir jemand ein Beispiel zur Verwendung der DLM-Kalman-Filterung in R für eine Zeitreihe zeigen? Angenommen, ich habe diese Werte
Bei diesem Problem geht es eigentlich um die Branderkennung, es ist jedoch stark analog zu einigen Problemen bei der Erkennung des radioaktiven Zerfalls. Das beobachtete Phänomen ist sowohl sporadisch als auch sehr variabel; Daher besteht eine Zeitreihe aus langen Folgen von Nullen, die durch...
Auf William Briggs 'Blog gibt es einen ziemlich alten Beitrag , der sich mit den Fallstricken befasst, Daten zu glätten und diese geglätteten Daten zur Analyse zu bringen. Das Hauptargument ist nämlich: Wenn Sie in einem Moment des Wahnsinns Zeitreihendaten glätten und diese als Eingabe für andere...
Ich möchte Änderungen in Zeitreihendaten erkennen, die normalerweise die gleiche Form haben. Bisher habe ich mit dem changepointPaket für R und den Funktionen cpt.mean(), cpt.var()und gearbeitet cpt.meanvar(). cpt.mean()mit der PELT-Methode funktioniert gut, wenn die Daten normalerweise auf einer...
Ich habe in einem erweiterten Dickey-Fuller-Test mehrmals gesehen, wie Leute die Null zurückweisen und dann behaupten, dass ihre Reihen stationär sind (leider kann ich die Quellen dieser Behauptungen nicht zeigen, aber ich stelle mir vor, dass es hier und da ähnliche Behauptungen gibt die eine oder...
Ich habe Zeitreihendaten und ich habe ein als Modell verwendet, um die Daten . Das ist eine Indikator-Zufallsvariable, die entweder 0 (wenn ich kein seltenes Ereignis sehe) oder 1 (wenn ich das seltene Ereignis sehe) ist. Basierend auf früheren Beobachtungen, die ich für , kann ich ein Modell für...
Ich möchte einen Algorithmus entwickeln, der in der Lage ist, beliebige Zeitreihen zu analysieren und "automatisch" die beste traditionelle / statistische Prognosemethode (und ihre Parameter) für die analysierten Zeitreihendaten auszuwählen. Wäre es möglich so etwas zu machen? Wenn ja, können Sie...
Denken Sie darüber nach, wiederkehrende neuronale Netze für die Vorhersage von Zeitreihen zu verwenden. Im Gegensatz zu ARMA- und ARIMA-Modellen, die lineare Auto-Regression verwenden, implementieren sie im Grunde genommen eine Art generalisierte nichtlineare Auto-Regression. Wenn wir eine...
Ich habe einige kumulative Frequenzdaten. Eine Linie passt sehr gut zu den Daten, aber es gibt ein zyklisches / periodisches Wackeln in der Linie. Ich möchte schätzen , wenn die kumulative Frequenz einen bestimmten Wert erreichen wird c . Wenn ich die Residuen gegen angepasste Werte zeichne,...
Dies ist eine grundlegende Frage zu Box-Jenkins MA-Modellen. Wie ich es verstehe, ist ein MA - Modell im Grunde eine lineare Regression von Zeitreihenwerten YYY gegen vorherige Fehlerterme et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Das heißt, die Beobachtung YYY wird zuerst gegen ihre vorherigen...
Ich hoffe, dass ich diese Frage richtig stellen kann. Ich habe Zugriff auf Play-by-Play-Daten, daher ist es eher ein Problem mit der besten Vorgehensweise und der korrekten Erstellung der Daten. Was ich tun möchte, ist zu berechnen, wie wahrscheinlich es ist, ein NHL-Spiel zu gewinnen, wenn das...
Wenn es um longitudinale Daten geht, können wir uns wiederholt auf Daten beziehen, die im Laufe der Zeit von demselben Subjekt / derselben Lerneinheit gesammelt wurden, so dass es Korrelationen für die Beobachtungen innerhalb desselben Subjekts gibt, dh Ähnlichkeit innerhalb des Subjekts. Wenn wir...
Bei Epidemien (plötzlicher Anstieg der Zahl) kommt es zu einer Zunahme der Fälle und Todesfälle aufgrund einer Viruszirkulation (wie das West - Nil - Virus in den USA im Jahr 2002) oder einer Abnahme der Resistenz von Menschen oder einer Kontamination von Nahrungsmitteln oder Wasser oder einer...
Ich habe zwei Zeitreihen: Ein Proxy für die Marktrisikoprämie (ERP; rote Linie) Der risikofreie Zinssatz, vertreten durch eine Staatsanleihe (blaue Linie) Ich möchte testen, ob der risikofreie Tarif das ERP erklären kann. Dabei folgte ich grundsätzlich dem Rat von Tsay (2010, 3. Auflage, S....
Warum heißen "Zeitreihen" so? Serie bedeutet Summe einer Sequenz. Warum ist es eine Zeitreihe, keine Zeitfolge? Ist die Zeit die unabhängige Variable?