Pytania otagowane jako seasonality

Sezonowość odnosi się do powtarzających się fluktuacji wokół średniej szeregu czasowego dla danego okresu, zwykle roku kalendarzowego.

1
Okresowe splajny w celu dopasowania danych okresowych
W komentarzu do tego pytania użytkownik @whuber wskazał na możliwość używania okresowej wersji splajnów w celu dopasowania danych okresowych. Chciałbym dowiedzieć się więcej o tej metodzie, w szczególności o równaniach definiujących splajny oraz o tym, jak je zaimplementować w praktyce (jestem głównie Rużytkownikiem, ale jeśli zajdzie taka potrzeba, poradzę sobie …
3
Czy sezonowe szeregi czasowe oznaczają stacjonarne lub niestacjonarne szeregi czasowe
Jeśli mam szereg czasowy o sezonowości, czy to automatycznie powoduje, że szereg nie jest stacjonarny? Moja intuicja (prawdopodobnie wyłączona) jest taka, że ​​tak nie jest. Sezonowość oznacza, że ​​seria rośnie i spada wokół stałej wartości ... coś w rodzaju fali sinusoidalnej. Zgodnie z tą logiką szereg czasowy z sezonowością jest …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
Warunki cyklicznego zachowania modelu ARIMA
Próbuję modelować i prognozować szereg czasowy, który jest raczej cykliczny niż sezonowy (tzn. Istnieją wzorce podobne do sezonowych, ale nie z ustalonym okresem). Powinno to być możliwe przy użyciu modelu ARIMA, jak wspomniano w sekcji 8.5 Prognozowania: zasady i praktyka : Wartość jest ważna, jeśli dane pokazują cykle. Aby uzyskać …
2
Prognoza ARIMA z sezonowością i trendem, dziwny wynik
gdy wkraczam w prognozowanie z modelami ARIMA, staram się zrozumieć, jak mogę poprawić prognozę opartą na dopasowaniu ARIMA do sezonowości i dryfu. Moje dane to następujące szeregi czasowe (ponad 3 lata, z wyraźnym trendem wzrostowym i widoczną sezonowością, która wydaje się nie być wspierana przez autokorelację w opóźnieniach 12, 24, …
2
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.