Statystyki i duże zbiory danych seasonality

6

Jaką metodę można zastosować do wykrycia sezonowości danych?

Chcę wykryć sezonowość w danych, które otrzymuję. Znalazłem kilka metod, takich jak wykres sezonowych podserii i wykres autokorelacji, ale chodzi o to, że nie rozumiem, jak czytać wykres, czy ktoś mógłby pomóc? Inną kwestią jest to, czy istnieją inne metody wykrywania sezonowości z końcowym wynikiem na wykresie lub bez?

56 time-series seasonality

3

Analiza dziennych szeregów czasowych

Próbuję przeprowadzić analizę szeregów czasowych i jestem nowy w tej dziedzinie. Codziennie liczę wydarzenie z lat 2006-2009 i chcę dopasować do niego model szeregów czasowych. Oto postęp, który poczyniłem: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) Otrzymany wykres to: Aby sprawdzić, czy dane zawierają sezonowość i trendy, wykonuję kroki wymienione w tym poście …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

4

Czy jest to właściwa metoda testowania skutków sezonowych w danych dotyczących liczby samobójstw?

Mam 17 lat (1995–2011) danych dotyczących aktu zgonu związanych ze śmiercią samobójczą dla stanu w USA. Istnieje wiele mitologii na temat samobójstw i miesięcy / pór roku, wiele z nich jest sprzecznych, a literatura I ” Po przejrzeniu recenzji nie rozumiem zastosowanych metod ani nie ufam wynikom. Dlatego postanowiłem sprawdzić, …

24 r chi-squared arima count-data seasonality

3

Auto.arima z danymi dziennymi: jak uchwycić sezonowość / okresowość?

Dopasowuję model ARIMA do codziennych szeregów czasowych. Dane są gromadzone codziennie od 02-01-2010 do 30-07-2011 i dotyczą sprzedaży gazet. Ponieważ można znaleźć tygodniowy wzorzec sprzedaży (średnia dzienna liczba sprzedanych egzemplarzy jest zwykle taka sama od poniedziałku do piątku, a następnie wzrasta w sobotę i niedzielę), staram się uchwycić tę „sezonowość”. …

21 r time-series arima seasonality

2

Wybór metody rozkładu sezonowego

Dostosowanie sezonowe jest kluczowym etapem wstępnego przetwarzania danych do dalszych badań. Badacz ma jednak wiele opcji rozkładu sezonowego w cyklu trendu. Najczęstszymi (sądząc po liczbie cytowań w literaturze empirycznej) rywalizującymi metodami rozkładu sezonowego są X-11 (12) -ARIMA, Tramo / Seats (oba zaimplementowane w Demetra + ) i 's stl . …

20 time-series data-transformation methodology seasonality

1

Problem ze zdefiniowaniem zamówienia ARIMA

To jest długi post, więc mam nadzieję, że poradzisz sobie ze mną i popraw mnie tam, gdzie się mylę. Moim celem jest tworzenie dziennej prognozy na podstawie danych historycznych z 3 lub 4 tygodni. Dane to 15 minutowe dane lokalnego obciążenia jednej z linii transformatora. Mam problem ze znalezieniem zamówienia …

16 forecasting arima model-selection seasonality fourier-transform

1

Kryteria do ustawienia szerokości okna STL s

Za pomocą Rprzeprowadzania rozkładu STL s.windowkontroluje, jak szybko składnik sezonowy może się zmieniać. Małe wartości pozwalają na szybszą zmianę. Ustawienie nieskończoności okna sezonowego jest równoznaczne z wymuszeniem okresowego komponentu sezonowego (tj. Identycznego przez lata). Moje pytania: Jeśli mam miesięczny szereg czasowy (czyli częstotliwość równa ), jakie kryteria należy zastosować ?121212s.window …

16 r time-series trend seasonality

1

Wieloczynnikowe biologiczne szeregi czasowe: VAR i sezonowość

Mam wielowymiarowy zestaw danych szeregów czasowych, w tym oddziałujące zmienne biologiczne i środowiskowe (oraz ewentualnie niektóre zmienne egzogeniczne). Oprócz sezonowości w danych nie ma wyraźnego trendu długoterminowego. Moim celem jest sprawdzenie, które zmienne są ze sobą powiązane. Tak naprawdę nie szuka się prognozowania. Będąc nowym w analizie szeregów czasowych, przeczytałem …

15 r time-series var seasonality

1

Caret glmnet vs cv.glmnet

Wydaje się, że istnieje wiele zamieszania w porównaniu używania glmnetwewnątrz w caretcelu znalezienia optymalnej lambdy i korzystania cv.glmnetz tego samego zadania. Zadano wiele pytań, np .: Model klasyfikacji train.glmnet vs. cv.glmnet? Jaki jest właściwy sposób używania glmnet z karetką? Cross-validation `glmnet` za pomocą` caret` ale nie udzielono odpowiedzi, co może …

14 r caret glmnet machine-learning neural-networks maximum softmax probability distributions mathematical-statistics random-variable cdf statistical-significance variance expected-value ratio sample-size reliability tolerance-interval wilcoxon-signed-rank self-study variance sampling mean machine-learning svm libsvm self-study sampling ranks data-visualization histogram machine-learning classification normal-distribution mathematical-statistics maximum-likelihood mixture predictive-models prediction seasonality

5

Jak wykonać przypisanie wartości w bardzo dużej liczbie punktów danych?

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r random-forest missing-data data-imputation multiple-imputation large-data definition moving-window self-study categorical-data econometrics standard-error regression-coefficients normal-distribution pdf lognormal regression python scikit-learn interpolation r self-study poisson-distribution chi-squared matlab matrix r modeling multinomial mlogit choice monte-carlo indicator-function r aic garch likelihood r regression repeated-measures simulation multilevel-analysis chi-squared expected-value multinomial yates-correction classification regression self-study repeated-measures references residuals confidence-interval bootstrap normality-assumption resampling entropy cauchy clustering k-means r clustering categorical-data continuous-data r hypothesis-testing nonparametric probability bayesian pdf distributions exponential repeated-measures random-effects-model non-independent regression error regression-to-the-mean correlation group-differences post-hoc neural-networks r time-series t-test p-value normalization probability moments mgf time-series model seasonality r anova generalized-linear-model proportion percentage nonparametric ranks weighted-regression variogram classification neural-networks fuzzy variance dimensionality-reduction confidence-interval proportion z-test r self-study pdf

2

Prognozowanie godzinowych szeregów czasowych z częstotliwością dzienną, tygodniową i roczną

Ważna edycja: Chciałbym jak dotąd podziękować Dave'owi i Nickowi za ich odpowiedzi. Dobrą wiadomością jest to, że dostałem pętlę do pracy (zasada zapożyczona z postu prof. Hydnmana na temat prognozowania partii). Aby skonsolidować zaległe zapytania: a) Jak zwiększyć maksymalną liczbę iteracji dla auto.arima - wydaje się, że przy dużej liczbie …

12 forecasting arima predictor seasonality multiple-seasonalities

2

Dlaczego funkcja STL daje znaczną zmienność sezonową z danymi losowymi

Narysowałem następujący kod z funkcją stl (Seasonal Decomposition of Time Series by Loess): plot(stl(ts(rnorm(144), frequency=12), s.window="periodic")) Pokazuje znaczącą zmienność sezonową z losowymi danymi umieszczonymi powyżej w kodzie (funkcja rnorm). Odmiana sygnalizująca jest widoczna za każdym razem, gdy jest uruchamiana, chociaż wzór jest inny. Dwa takie wzory pokazano poniżej: Jak możemy …

11 time-series seasonality loess

2

Dlaczego powinniśmy usuwać sezonowość z szeregów czasowych?

Podczas pracy z szeregami czasowymi czasami wykrywamy i usuwamy sezonowość za pomocą analizy spektralnej. Jestem prawdziwym początkującym w szeregach czasowych i jestem zdezorientowany, dlaczego ktoś chciałby usunąć sezonowość z oryginalnej serii czasowej? Czy usunięcie sezonowości nie zakłóca oryginalnych danych? Jakie korzyści czerpiemy dzięki konstruowaniu szeregów czasowych poprzez usunięcie sezonowości?

11 time-series seasonality

2

Obliczanie wskaźników sezonowości dla złożonej sezonowości

Chcę prognozować artykuły detaliczne (według tygodnia) za pomocą wygładzania wykładniczego. W tej chwili utknąłem w sposobie obliczania, przechowywania i stosowania indeksów sesonalności. Problem polega na tym, że wszystkie przykłady, które znalazłem, dotyczą pewnego rodzaju sezonowości. W moim przypadku mam następujące problemy: 1. Pory roku nie występują w tym samym tygodniu …

11 time-series seasonality

2

Jak modelować efekty miesiąc do miesiąca w danych dziennych szeregów czasowych?

Mam dwie serie danych dziennych. Jedna z nich to sign-upsdruga terminationssubskrypcja. Chciałbym przewidzieć ten drugi, wykorzystując informacje zawarte w obu zmiennych. Patrząc na wykres tych serii, oczywiste jest, że zakończenia są skorelowane z wielokrotnością rejestracji sprzed miesięcy. Oznacza to, że skok liczby rejestracji w dniu 10 maja doprowadzi do wzrostu …

11 r time-series seasonality var

Pytania otagowane jako seasonality