Câu hỏi được gắn thẻ «time-series»

Tôi đang sử dụng evolffthàm trong RSEISgói R để phân tích tín hiệu STFT. Tín hiệu dài một giờ và được thu nhận trong 3 điều kiện khác nhau, đặc biệt là kiểm soát 0-20 ', kích thích 20' 40 ', 40' -60 'sau kích thích. Trực quan, tôi thấy …

9 time-series  hypothesis-testing  anova  fourier-transform 

Thật khó để tìm kiếm trên Web thông tin về một cái gì đó khi bạn không biết những từ nào thường được sử dụng để mô tả nó. Trong trường hợp này, tôi tự hỏi nó được gọi là gì khi bạn đưa một yếu tố dự đoán khác …

9 time-series  terminology 

Chúng tôi đang vẽ các số liệu chuỗi thời gian trong bối cảnh hoạt động của mạng / máy chủ. Dữ liệu có tốc độ mẫu 5 phút và bao gồm những thứ như sử dụng CPU, tỷ lệ lỗi, v.v. Chúng tôi đang thêm một dòng "ngưỡng" ngang vào …

9 time-series  data-visualization 

Tôi đang phát triển hệ thống giao dịch tự động cho thị trường chứng khoán. Những thách thức lớn đã được thừa. Bạn có thể giới thiệu một số tài nguyên mô tả các phương pháp để đo lường và tránh quá mức không? Tôi đã bắt đầu với các …

9 time-series  machine-learning  dataset  data-mining  validation 

Tôi có thời gian sau thu được bằng cách sử dụng dữ liệu được đăng dưới đây. Đối với kích thước cửa sổ trượt là 10, tôi đang cố gắng tính toán độ phân kỳ KL giữa PMF của các giá trị trong cửa sổ trượt hiện tại và PMF …

9 time-series  probability  multivariate-analysis  histogram  kullback-leibler 

Trước hết, tôi nhận ra rằng câu hỏi của tôi rất rộng và có thể khó trả lời câu hỏi này vì nó. Bạn có lời khuyên nào về cách tiếp cận một "vấn đề" mà bạn cần đưa ra dự báo / dự đoán cho hơn 2000 sản phẩm …

9 time-series  forecasting  segmentation 

Tôi đang cố gắng sử dụng LSTM để dự đoán chuỗi thời gian. Các luồng dữ liệu trong một lần mỗi phút, nhưng tôi muốn dự đoán trước một giờ. Có hai cách tôi có thể nghĩ về việc này: Thay vào đó, ép dữ liệu thành dữ liệu hàng …

9 time-series  lstm  rnn 

Tôi biết rằng các phép biến đổi tuyến tính của chuỗi thời gian phát sinh từ các quá trình đứng yên (yếu) cũng đứng yên. Tuy nhiên, điều này có đúng đối với việc chuyển đổi một chuỗi thông qua việc lấy giá trị tuyệt đối của từng phần tử …

8 time-series  data-transformation  stationarity 

Cập nhật (2019-06-25): thay đổi tiêu đề từ "Các mô hình MA không thể đảo ngược có ý nghĩa không?" để phân biệt với Câu 333802 . Trong khi xem xét các mô hình MA ( qqq ), tôi đã xem qua các slide này (Alonso và Garcia-Martos, 2012). Các …

8 time-series  moving-average 

Nó sẽ có ý nghĩa để phù hợp với một mô hình trên mục đích? Nói rằng tôi có một trường hợp sử dụng mà tôi biết dữ liệu sẽ không thay đổi nhiều so với dữ liệu đào tạo. Tôi đang suy nghĩ ở đây về dự đoán lưu …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Nếu tôi quan tâm đến tác động nhân quả của sự thay đổi của một biến ( ) đối với một số kết quả ( ), làm thế nào tôi biểu thị điều đó trong một biểu đồ chu kỳ có hướng (DAG)?EEEOOO Giả sử , trong đó & xảy …

8 time-series  dag 

Gần đây tôi đã bắt gặp một bài viết hấp dẫn về dự đoán lợi nhuận thị trường chứng khoán trong tương lai. Tác giả trình bày biểu đồ dưới đây và trích dẫn R ^ 2 là 0,913. Điều này sẽ làm cho phương pháp của tác giả vượt …

8 machine-learning  time-series  forecasting  predictive-models 

Gần đây tôi đã bắt gặp một số nguồn "không chính thức" chỉ ra rằng trong một số trường hợp, nếu chúng tôi sử dụng AIC hoặc BIC để đào tạo mô hình chuỗi thời gian, chúng tôi không cần chia dữ liệu thành thử nghiệm và đào tạo - …

8 time-series  cross-validation  aic  train  bic 

Tôi muốn tạo ra một chuỗi thời gian tổng hợp. Chuỗi thời gian cần phải là một chuỗi markov với phân phối biên gamma và tham số AR (1) của . Tôi có thể làm điều này bằng cách đơn giản sử dụng phân phối gamma làm thuật ngữ nhiễu …

8 time-series  markov-process  gamma-distribution  autoregressive 

Tôi không thể nắm bắt đầu của mình xung quanh tính chất này của loạt văn phòng phẩm và chức năng tự tương quan. Tôi phải chứng minh rằng ∑h=1n−1ρ^(h)=−12∑h=1n−1ρ^(h)=−12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Trong đó và là chức năng tự động điều khiểnγ(h)ρ^(h)=γ^(h)γ^(0)ρ^(h)=γ^(h)γ^(0)\hat\rho(h)=\displaystyle\frac{\hat\gamma(h)}{\hat\gamma(0)}γ^(h)γ^(h)\hat\gamma(h) γ^(h)=1n∑t=1n−h(Xt−X¯)(Xt+h−X¯)γ^(h)=1n∑t=1n−h(Xt−X¯)(Xt+h−X¯)\begin{align} \hat\gamma(h) = \frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n-h}(X_t-\bar{X})(X_{t+h}-\bar{X}) \end{align} Hy vọng ai …

8 time-series  autocorrelation  stationarity