Câu hỏi được gắn thẻ «time-series»

Tôi cần thực hiện phát hiện bất thường trên một số bộ dữ liệu chuỗi thời gian. Tôi chưa bao giờ làm điều này trước đây và hy vọng cho một số lời khuyên. Tôi rất thoải mái với python, vì vậy tôi thích giải pháp được thực hiện trong …

9 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Tôi đang bận rộn với mô hình ARIMA được tăng cường với các biến ngoại sinh cho mục đích lập mô hình quảng cáo và tôi gặp khó khăn khi giải thích nó cho người dùng doanh nghiệp. Trong một số trường hợp, các gói phần mềm kết thúc bằng …

9 time-series  data-visualization  forecasting  arima  causality 

Giả sử tôi có một số chức năng chưa được biết với miền ℝ , mà tôi biết để thực hiện đầy đủ một số điều kiện hợp lý như liên tục. Tôi biết các giá trị chính xác của f (vì dữ liệu đến từ một mô phỏng) tại …

9 time-series  hypothesis-testing  exact-test 

Chúng tôi đang sử dụng STL (triển khai R) để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Mỗi ngày chúng tôi chạy dự báo hàng ngày. Chúng tôi muốn so sánh các giá trị dự báo với các giá trị thực và xác định độ lệch trung bình. Ví dụ: …

9 time-series  forecasting  accuracy 

Câu hỏi của tôi rất đơn giản nhưng đó là những câu hỏi thực sự giúp tôi :) Tôi thực sự không biết cách đánh giá nếu một chuỗi thời gian cụ thể được phân tách bằng phương pháp phân tách phụ gia hay nhân. Tôi biết có những dấu …

9 time-series  mathematical-statistics  variance-decomposition 

Tôi có rất nhiều chuỗi thời gian với các khoảng thời gian: ngày, tuần hoặc tháng. Với stl()chức năng hoặc với loess(x ~ y)tôi có thể thấy xu hướng của chuỗi thời gian cụ thể trông như thế nào. Tôi cần phát hiện xem xu hướng của chuỗi thời gian …

9 r  time-series  trend 

Tôi muốn điều chỉnh DLM với các hệ số thay đổi theo thời gian, tức là mở rộng cho hồi quy tuyến tính thông thường, yt= θ1+ θ2x2yt= =θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 . Tôi có một công cụ dự đoán ( ) và một biến trả lời ( ), …

9 r  regression  time-series  dlm  dynamic-regression 

Tôi có nhiều hình ảnh raster vệ tinh có sẵn từ các cảm biến khác nhau. Từ những cái này, những cái thô hơn có độ phân giải thời gian rất phong phú. Các raster độ phân giải trung bình có xu hướng có ngày mua ít hơn nhưng vẫn …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  multivariate-regression 

Câu hỏi : Việc thiết lập bên dưới có triển khai hợp lý mô hình Hidden Markov không? Tôi có một bộ dữ liệu 108,000quan sát (được thực hiện trong suốt 100 ngày) và khoảng 2000các sự kiện trong toàn bộ khoảng thời gian quan sát. Dữ liệu trông giống …

9 time-series  machine-learning  predictive-models  markov-chain  hidden-markov-model 

Tôi có Mô hình Naive Bayes năng động được đào tạo về một vài biến thời gian. Đầu ra của mô hình là dự đoán P(Event) @ t+1, ước tính ở mỗi t. Cốt truyện của P(Event)vs. timeđược đưa ra trong hình dưới đây. Trong hình này, đường màu đen …

9 time-series  probability  prediction  model-comparison  model-evaluation 

khi tôi bước vào dự báo với các mô hình ARIMA, tôi đang cố gắng hiểu làm thế nào tôi có thể cải thiện dự báo dựa trên sự phù hợp với ARIMA với tính thời vụ và độ trôi. Dữ liệu của tôi là chuỗi thời gian tiếp theo …

9 r  time-series  forecasting  arima  seasonality 

Tôi đang sử dụng Độ cong thời gian động để khớp đường cong "truy vấn" và "mẫu" và có thành công hợp lý cho đến nay, nhưng tôi có một số câu hỏi cơ bản: Tôi đang đánh giá một "trận đấu" bằng cách đánh giá xem kết quả DTW …

9 time-series  normalization  functional-data-analysis 

Tôi đang gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các khái niệm về khoa học và văn phòng phẩm. Theo tôi hiểu, tính không đồng nhất là sự khác nhau về dân số trong các nhóm dân cư và không cố định là một phương tiện / phương sai …

9 time-series  heteroscedasticity  stationarity  intuition 

Tôi mới bắt đầu học R, bạn có thể giải thích cách sử dụng Ses trong gói dự báo của dự báo R không? Tôi muốn chọn số lượng thời gian ban đầu và hằng số làm mịn. d <- c(3,4,41,10,9,86,56,20,18,36,24,59,82,51,31,29,13,7,26,19,20,103,141,145,24,99,40,51,72,58,94,78,11,15,17,53,44,34,12,15,32,14,15,26,75,110,56,43,19,17,33,26,40,42,18,24,69,18,18,25,86,106,104,35,43,12,4,20,16,8) Tôi có 70 tiết, tôi muốn sử dụng 40 …

9 r  time-series  forecasting 

Giả sử tôi có một mẫu tần số gồm 4 sự kiện có thể xảy ra: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 và tôi có xác suất dự kiến ​​của các sự kiện của tôi sẽ xảy ra: p1 - 0.2 p2 - 0.1 …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom