Câu hỏi được gắn thẻ «time-series»

Tôi đang phân tích một tập dữ liệu bằng mô hình hiệu ứng hỗn hợp với một hiệu ứng cố định (điều kiện) và hai hiệu ứng ngẫu nhiên (người tham gia do thiết kế chủ đề và cặp bên trong). Mô hình được tạo ra với lme4gói : exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). …

15 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Tôi có một bộ dữ liệu bao gồm nhu cầu của một số sản phẩm (1200 sản phẩm) trong 25 giai đoạn và tôi cần dự đoán nhu cầu của từng sản phẩm cho giai đoạn tiếp theo. Lúc đầu, tôi muốn sử dụng ARIMA và đào tạo một mô …

14 machine-learning  time-series  arima 

Nó có thể là một câu hỏi kỳ lạ, nhưng là một người mới làm quen với chủ đề này, tôi tự hỏi tại sao chúng ta sử dụng hồi quy để hủy bỏ chuỗi thời gian nếu một trong những giả định của hồi quy là dữ liệu nên …

14 regression  time-series  trend  iid 

Trong một mạng thần kinh tái phát, bạn thường sẽ chuyển tiếp truyền qua một số bước thời gian, "hủy đăng ký" mạng và sau đó truyền lại qua chuỗi các đầu vào. Tại sao bạn không chỉ cập nhật các trọng số sau mỗi bước riêng lẻ trong chuỗi? …

14 time-series  neural-networks  backpropagation  rnn 

Câu hỏi này có thể rất ngây thơ, nhưng cách tôi được dạy về kinh tế lượng tôi rất bối rối nếu có sự khác biệt giữa phương pháp dữ liệu bảng thời gian và bảng điều khiển. Về chuỗi thời gian, tôi đã đề cập đến các chủ đề …

14 time-series  econometrics  panel-data 

Dường như không có một cách tiêu chuẩn nào để xử lý dữ liệu bị thiếu trong bối cảnh dòng mô hình làm mịn theo cấp số nhân. Cụ thể, việc triển khai R được gọi là ets trong gói dự báo dường như chỉ mất thời gian dài nhất …

14 time-series  forecasting  missing-data 

Tôi có một chuỗi thời gian tôi đang cố gắng dự báo, trong đó tôi đã sử dụng mô hình ARIMA theo mùa (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Nó khác với những gì R đề xuất với auto.arima (R tính ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] sẽ phù hợp hơn, tôi đặt …

14 r  time-series  statistical-significance  arima  residuals 

Tôi đã cố gắng giải quyết vấn đề này trong hơn một năm mà không có nhiều tiến bộ. Đây là một phần của dự án nghiên cứu tôi đang thực hiện, nhưng tôi sẽ minh họa nó bằng một ví dụ câu chuyện tôi đã tạo ra, bởi vì …

14 time-series  machine-learning  prediction 

Trong nghiên cứu kinh tế lượng tài chính, rất phổ biến để điều tra các mối quan hệ giữa các chuỗi thời gian tài chính có dạng dữ liệu hàng ngày . Biến thường sẽ được tạo bằng cách lấy chênh lệch log, ví dụ; ln ( P t ) …

14 time-series  econometrics  finance  macroeconomics  unevenly-spaced-time-series 

Gần đây tôi đã tìm cách để lấy mẫu lại chuỗi thời gian, theo cách mà Khoảng bảo tồn tương quan tự động của các quá trình bộ nhớ dài. Giữ nguyên miền của các quan sát (ví dụ: chuỗi số nguyên được lấy lại theo thời gian vẫn là …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

Tôi muốn chạy hồi quy logistic nhị phân để mô hình hóa sự hiện diện hay vắng mặt của xung đột (biến phụ thuộc) từ một tập hợp các biến độc lập trong khoảng thời gian 10 năm (1997-2006), với mỗi năm có 107 quan sát. Độc lập của tôi …

14 regression  time-series  logistic  spatial  ecology 

Tôi đang cố gắng nắm bắt các biện pháp cong vênh thời gian động để so sánh chuỗi thời gian với nhau. Tôi có ba bộ dữ liệu chuỗi thời gian như thế này: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783, 0.00016051364366, 0.000181950509461, 0.000385579332948, 0.00078170803205, 0.000747244535774, 0, 0.000622858922454, …

14 r  time-series  clustering 

Trong phân tích dữ liệu bảng, tôi đã sử dụng các mô hình đa cấp với các hiệu ứng ngẫu nhiên / hỗn hợp để giải quyết các vấn đề tương quan tự động (nghĩa là các quan sát được nhóm trong các cá nhân theo thời gian) với các …

14 time-series  mixed-model  arima  multilevel-analysis 

Quy trình lựa chọn mô hình Box-Jenkins trong phân tích chuỗi thời gian bắt đầu bằng cách xem xét các chức năng tự tương quan và tự động một phần của chuỗi. Các ô này có thể đề xuất và q thích hợp trong ARMA ( p , q )pppqqq(p,q)(p,q)(p,q) …

14 regression  time-series  arima  model-selection  box-jenkins 

Tôi đã vật lộn với sự đứng yên trong đầu một lúc ... Đây có phải là cách bạn nghĩ về nó? Bất kỳ ý kiến ​​hoặc suy nghĩ thêm sẽ được đánh giá cao. Quá trình đứng yên là quá trình tạo ra các giá trị chuỗi thời gian …

14 time-series  stationarity  intuition