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,...
Mir ist nicht klar, wie man die Kointegration mit unregelmäßigen Zeitreihen berechnet (idealerweise mit dem Johansen-Test mit VECM). Mein erster Gedanke wäre, die Reihen zu regulieren und fehlende Werte zu interpolieren, obwohl dies die Schätzung beeinflussen könnte. Gibt es Literatur zu diesem...
Angenommen, man hat eine Zeitreihe, aus der man verschiedene Messungen wie Periode, Maximum, Minimum, Durchschnitt usw. durchführen und daraus eine Modell-Sinuswelle mit denselben Attributen erstellen kann. Gibt es statistische Ansätze, die man quantifizieren könnte? Wie genau stimmen die...
Ich habe eine große Anzahl von Verschmutzungsdaten, die im Laufe von 2 Jahren alle 10 Minuten aufgezeichnet wurden, es gibt jedoch eine Reihe von Lücken in den Daten (einschließlich einiger, die sich über mehrere Wochen erstrecken). Die Daten scheinen ziemlich saisonal zu sein und es gibt...
Ich arbeite an einer Zeitreihe, deren Werte streng positiv sind . Bei der Arbeit mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konnte ich keine einfache Möglichkeit finden, streng positive Prognosen zu erzielen. Ich verwende R für meine Vorhersagen, und alles, was ich finden konnte, war...
Ich habe einen multivariaten Zeitreihendatensatz, der interagierende biologische Variablen und Umgebungsvariablen (plus möglicherweise einige exogene Variablen) enthält. Neben der Saisonalität gibt es in den Daten keinen eindeutigen langfristigen Trend. Mein Ziel ist es zu sehen, welche Variablen...
Ich sammle zurzeit Daten für ein Experiment zu psychosozialen Merkmalen, die mit dem Erleben von Schmerz verbunden sind. Im Rahmen dessen sammle ich von meinen Teilnehmern elektronisch GSR- und BP-Messungen sowie verschiedene Selbstberichte und implizite Maßnahmen. Ich habe einen psychologischen...
Ich mache eine Zeitreihendatenanalyse nach Zustandsraummethoden. Mit meinen Daten hat das stochastische Modell auf lokaler Ebene das deterministische Modell völlig übertroffen. Das deterministische Pegel- und Steigungsmodell liefert jedoch bessere Ergebnisse als mit dem stochastischen Pegel und der...
Ich kenne die Regularisierung nach LASSO, Ridge und Elastic-Net in linearen Regressionsmodellen. Frage: Kann diese (oder eine ähnliche) Art der bestraften Schätzung auf die ARIMA-Modellierung angewendet werden (mit einem nicht leeren MA-Teil)? Beim Erstellen von ARIMA-Modellen scheint es üblich zu...
Ich habe mit einigen Unit-Root-Tests in R herumgespielt und bin mir nicht ganz sicher, was ich mit dem Parameter k lag anfangen soll. Ich habe den erweiterten Dickey-Fuller-Test und den Philipps-Perron-Test aus dem tseries- Paket verwendet. Offensichtlich hängt der voreingestellte Parameter (für )...
Ich versuche zu verstehen, wie die Parameter in ARIMA-Modellierung / Box Jenkins (BJ) geschätzt werden. Leider beschreibt keines der Bücher, auf die ich gestoßen bin, das Schätzverfahren wie das Log-Likelihood-Schätzverfahren im Detail. Ich fand die Website / das Lehrmaterial sehr hilfreich. Es...
Nach dem Lesen diesen Blog-Beitrag über Bayes'sche strukturelle Zeitreihenmodelle , wollte ich die Implementierung im Kontext eines Problems betrachten, für das ich zuvor ARIMA verwendet hatte. Ich habe einige Daten mit einigen bekannten (aber lauten) saisonalen Komponenten - es gibt definitiv...
Ich verwende eine tägliche Zeitreihe von Verkaufsdaten, die etwa 2 Jahre tägliche Datenpunkte enthält. Anhand einiger Online-Tutorials / Beispiele habe ich versucht, die Saisonalität in den Daten zu identifizieren. Es scheint eine wöchentliche, monatliche und wahrscheinlich jährliche Periodizität /...
Ich habe die Zeitreihen der Kurse von zwei Wertpapieren A und B über den gleichen Zeitraum und mit der gleichen Häufigkeit abgetastet. Ich möchte testen, ob es im Zeitverlauf einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Preisen gibt (meine Nullhypothese wäre, dass der Unterschied...
Wie kann ich binäre Zeitreihen erzeugen, so dass: Die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit, 1 zu beobachten, ist angegeben (sagen wir 5%); Bedingte Wahrscheinlichkeit, 1 zum Zeitpunkt wenn der Wert bei (sagen wir 30%, wenn der Wert von war)?t - 1 t - 1tttt - 1t-1t-1t -
Betrachten Sie eine einfache Zeitreihe: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Für diese Zeitreihe können wir eine Adjazenzmatrix berechnen, die die zeitlichen Verknüpfungen zwischen Stichproben darstellt. Bei der Berechnung dieser Matrix wird zum Zeitpunkt 0 eine imaginäre...
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein...
Kurzfassung: Ich habe eine Zeitreihe von Klimadaten, die ich auf Stationarität teste. Basierend auf früheren Untersuchungen erwarte ich, dass das Modell, das den Daten zugrunde liegt (oder sozusagen "generiert"), einen Abfangterm und einen positiven linearen Zeittrend aufweist. Soll ich zum Testen...
Ich analysiere einen Datensatz unter Verwendung eines gemischten Effektmodells mit einem festen Effekt (Bedingung) und zwei zufälligen Effekten (Teilnehmer aufgrund des innerhalb des Motivs und des Paares). Das Modell wurde mit dem erzeugten lme4Paket:
Wie kann in der Praxis beurteilt werden, ob ein AR (P) -Prozess stationär ist oder nicht? Wie ermittle ich die Reihenfolge für das AR- und