Ökonomen sprechen oft von einer Zeitreihe, die mit der Ordnung k, I (k) integriert wird . k ist die minimale Anzahl von Differenzen, die erforderlich sind, um eine stationäre Zeitreihe zu erhalten. Welche Methoden oder statistischen Tests können verwendet werden, um bei gegebenem Vertrauensniveau...
Steuert mithilfe Rder STL-Zerlegung, s.windowwie schnell sich die saisonale Komponente ändern kann. Kleine Werte ermöglichen eine schnellere Änderung. Das Festlegen des Saisonfensters auf unendlich entspricht dem Erzwingen, dass die Saisonkomponente periodisch ist (dh über Jahre hinweg identisch...
Ich suche nach robusten Techniken, um Ausreißer und Fehler (aus welchen Gründen auch immer) aus finanziellen Zeitreihendaten (z. B. Tickdata) zu entfernen. Tick-by-Tick-Finanzzeitreihendaten sind sehr unübersichtlich. Es enthält große (Zeit-) Lücken, wenn die Börse geschlossen wird, und macht...
Ich versuche, mich über Granger-Kausalität zu informieren. Ich habe die Beiträge auf dieser Seite und einige gute Artikel online gelesen. Ich bin auch auf ein sehr hilfreiches Tool gestoßen , den Bivariate Granger Causality - Free Statistics Calculator , mit dem Sie Ihre Zeitreihen eingeben und die...
Ich muss die folgenden 4 Variablen für die 29. Zeiteinheit prognostizieren. Ich habe historische Daten im Wert von ungefähr 2 Jahren, wobei 1 und 14 und 27 alle den gleichen Zeitraum (oder die gleiche Jahreszeit) darstellen. Am Ende mache ich eine Oaxaca-Blinder-Zerlegung von , w d , w c und p...
Ich habe eine einfache Zeitreihe mit 5-10 Datenpunkten pro Datensatz in regelmäßigen Abständen. Ich frage mich, wie ich am besten feststellen kann, ob zwei Datensätze unterschiedlich sind. Sollte ich T-Tests an jedem Datenpunkt versuchen oder den Bereich unter den Kurven betrachten, oder gibt es...
Ich entdecke die wunderbare Welt der sogenannten "Hidden Markov Models", auch "Regime Switching Models" genannt. Ich möchte ein HMM in R anpassen, um Trends und Wendepunkte zu erkennen. Ich möchte das Modell so allgemein wie möglich bauen, damit ich es zu vielen Preisen testen kann. Kann mir...
Was sind die Stationaritätsanforderungen für die Verwendung der Regression mit ARIMA-Fehlern (dynamische Regression) zur Inferenz? Insbesondere habe ich eine instationäre kontinuierliche Ergebnisvariable , eine instationäre kontinuierliche Prädiktorvariable und eine Scheinvariablen-Behandlungsserie...
Aus dem Lesen von Beiträgen auf dieser Site weiß ich, dass es eine R- Funktion gibt auto.arima (im forecast Paket ). Ich weiß auch, dass IrishStat , ein Mitglied dieser Site, Anfang der 1980er Jahre das kommerzielle Paket autobox erstellt hat . Da diese beiden Pakete heute existieren und...
Ich bin neu auf der Seite und ziemlich neu in der Statistik und R. Ich arbeite an einem Projekt für das College mit dem Ziel, die Korrelation zwischen Regen und Wasserfluss in Flüssen zu finden. Sobald die Korrelation bewiesen ist, möchte ich sie vorhersagen. Die Daten Ich habe einen Datensatz...
Ich bin es nicht gewohnt, Variablen im Datumsformat in R zu verwenden. Ich frage mich nur, ob es möglich ist, eine Datumsvariable als erklärende Variable in einem linearen Regressionsmodell hinzuzufügen. Wie können wir den Koeffizienten interpretieren, wenn es möglich ist? Ist es die Auswirkung...
Wie schätzen Sie das geeignete Prognosemodell für eine Zeitreihe durch visuelle Überprüfung der ACF- und PACF-Diagramme? Welches (dh ACF oder PACF) teilt dem AR oder dem MA mit (oder beides)? Welcher Teil der Grafiken zeigt Ihnen den saisonalen und den nicht saisonalen Teil für eine saisonale...
Ich arbeite an dem electricityim R-Paket verfügbaren Datensatz TSA. Mein Ziel ist es, herauszufinden, ob ein arimaModell für diese Daten geeignet ist, und es schließlich anzupassen. Also ging ich wie folgt vor: 1. Zeichne die Zeitreihen auf, die sich aus der folgenden Grafik ergeben: 2. Ich wollte...
Ich benötige einige Ressourcen, um mit der Verwendung neuronaler Netze für die Vorhersage von Zeitreihen zu beginnen. Ich bin vorsichtig, wenn ich etwas Papier umsetze und dann herausfinde, dass sie das Potenzial ihrer Methoden stark überbewertet haben. Wenn Sie also Erfahrung mit den Methoden...
Ich habe einen Datensatz, der aus einer Reihe von monatlichen Fallzählungen für "kaputte Stöcke" von einer Handvoll Websites besteht. Ich versuche, eine einzige zusammenfassende Schätzung aus zwei verschiedenen Techniken zu erhalten: Technik 1: Passen Sie einen "gebrochenen Stab" mit einem...
Kann mir jemand sagen, was der Begriff "Persistenz" in der Zeitreihenanalyse bedeutet? Es geht um Ökonometrie und angewandte
Ich habe einen moderaten Hintergrund in der Vorhersage von Zeitreihen. Ich habe mehrere Prognosebücher angeschaut und sehe in keinem die folgenden Fragen. Ich habe zwei Fragen: Wie würde ich objektiv (über einen statistischen Test) feststellen, ob eine bestimmte Zeitreihe Folgendes aufweist:...
Hier ist mein Experiment: Ich benutze die findPeaksFunktion im quantmod- Paket: Ich möchte "lokale" Peaks innerhalb einer Toleranz 5 erkennen, dh die ersten Stellen nach der Zeitreihe fallen um 5 von den lokalen Peaks ab: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l") p=findPeaks(cc,...
Ich bin beeindruckt vom R- forecastPaket, sowie zB dem zooPaket für unregelmäßige Zeitreihen und Interpolation fehlender Werte. Meine Anwendung liegt im Bereich der Callcenter-Verkehrsprognose, daher fehlen (fast) immer Daten an den Wochenenden, die gut verarbeitet werden können zoo. Außerdem...
Ich arbeite an einem Alogorithmus in R, um eine monatliche Prognoseberechnung zu automatisieren. Ich benutze unter anderem die Funktion ets () aus dem Vorhersagepaket, um die Vorhersage zu berechnen. Es funktioniert sehr gut. Leider ist das Ergebnis, das ich für einige bestimmte Zeitreihen...