Statystyki i duże zbiory danych time-series

7

Wykrywanie okresu ogólnych szeregów czasowych

Ten post jest kontynuacją kolejnego postu związanego z ogólną metodą wykrywania wartości odstających w szeregach czasowych . Zasadniczo w tym momencie interesuje mnie solidny sposób odkrywania okresowości / sezonowości ogólnych szeregów czasowych dotkniętych dużym hałasem. Z punktu widzenia programisty chciałbym prosty interfejs, taki jak: unsigned int discover_period(vector<double> v); Gdzie vjest …

53 time-series algorithms frequency real-time

3

Czy mamy problem z „litością przychylną”?

Wiem, może to zabrzmieć nie na temat, ale wysłuchaj mnie. W Stack Overflow i tutaj otrzymujemy głosy na posty, wszystko to jest przechowywane w formie tabelarycznej. Na przykład: post id identyfikator wyborcy typ głosowania datetime ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3 2000-1-1 10:00:01 10 …

51 time-series hypothesis-testing data-mining markov-process censoring

3

Czy możliwe jest grupowanie szeregów czasowych na podstawie kształtu krzywej?

Mam dane dotyczące sprzedaży dla szeregu punktów sprzedaży i chcę je kategoryzować na podstawie kształtu ich krzywych w czasie. Dane wyglądają mniej więcej tak (ale oczywiście nie są losowe i brakuje niektórych danych): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if (exists("test.data")){ rm(test.data) } for (i in 1:n.stores){ interval <- runif(1, …

47 r time-series clustering

3

Jak poprawnie używać korelacji Pearsona z szeregami czasowymi

Mam 2 szeregi czasowe (oba gładkie), które chciałbym skorelować krzyżowo, aby zobaczyć, jak są skorelowane. Zamierzam użyć współczynnika korelacji Pearsona. Czy to jest właściwe? Moje drugie pytanie polega na tym, że mogę wybrać próbkowanie 2 szeregów czasowych, tak jak lubię. tzn. mogę wybrać, ile punktów danych będę dla nas. Czy …

47 time-series correlation pearson-r smoothing

8

Pułapki w analizie szeregów czasowych

Zaczynam dopiero od samodzielnego uczenia się w analizie szeregów czasowych. Zauważyłem, że istnieje wiele potencjalnych pułapek, które nie mają zastosowania do statystyk ogólnych. Opierając się na czym są powszechne grzechy statystyczne? , Chciałbym spytać: Jakie są typowe pułapki lub grzechy statystyczne w analizie szeregów czasowych? To jest zamierzone jako wiki …

46 time-series self-study

8

Czy istnieje złoty standard modelowania szeregów czasowych o nieregularnych odstępach?

W dziedzinie ekonomii (myślę) mamy ARIMA i GARCH dla regularnie rozmieszczonych szeregów czasowych i Poissona, Hawkesa dla modelowania procesów punktowych, więc co powiesz na próby modelowania nieregularnie (nierównomiernie) szeregów czasowych - czy są (przynajmniej) jakieś powszechne praktyki ? (Jeśli masz trochę wiedzy w tym temacie, możesz także rozwinąć odpowiedni artykuł …

45 time-series garch poisson-process point-process unevenly-spaced-time-series

6

Funkcje klasyfikacji szeregów czasowych

Rozważam problem klasyfikacji (wieloklasowej) na podstawie szeregów czasowych o zmiennej długości , to znaczy znaleźć funkcję poprzez globalną reprezentację serii czasowej przez zestaw wybranych cech o stałym rozmiarze niezależnym od , a następnie użyj standardowych metod klasyfikacji w tym zestawie funkcji. Ja nie interesuje się prognozowania, czyli przewidywanief ( X …

43 time-series classification feature-selection signal-processing

4

Jak porównać statystycznie dwie serie czasowe?

Mam dwie serie czasowe pokazane na poniższym wykresie: Fabuła pokazuje pełny szczegół obu serii czasowych, ale w razie potrzeby mogę łatwo sprowadzić je do obserwacji zbieżnych. Moje pytanie brzmi: jakich metod statystycznych mogę użyć do oceny różnic między szeregami czasowymi? Wiem, że jest to dość szerokie i niejasne pytanie, ale …

43 r time-series

2

Dlaczego modele szeregów czasowych MA (q) nazywane są „średnimi ruchomymi”?

Kiedy czytam „średnią ruchomą” w odniesieniu do szeregu czasowego, myślę, że coś takiego jak , a może ważone średnia jak . (Zdaję sobie sprawę, że tak naprawdę są to modele AR (3), ale do tego skacze mój mózg.) Dlaczego modele MA (q) zawierają formuły terminów błędów lub „innowacji”? Co ma …

43 time-series arima terminology moving-average

5

Jak unieruchomić szereg czasowy?

Oprócz różnic, jakie są inne techniki tworzenia niestacjonarnych szeregów czasowych, stacjonarnych? Zwykle jeden odnosi się do szeregu jako „ zintegrowany rzędu p ”, jeśli można go unieruchomić za pomocą operatora opóźnienia .( 1 - L )P.Xt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series stationarity

5

Klaster dynamicznego dopasowywania w czasie

Jakie byłoby podejście do korzystania z dynamicznego dopasowania czasu (DTW) w celu grupowania szeregów czasowych? Czytałem o DTW jako sposobie znajdowania podobieństwa między dwoma szeregami czasowymi, podczas gdy można je przesunąć w czasie. Czy mogę użyć tej metody jako miary podobieństwa dla algorytmu grupowania, takiego jak k-średnie?

40 time-series clustering

5

„Grupowanie” szeregów czasowych w R.

Mam zestaw danych szeregów czasowych. Każda seria obejmuje ten sam okres, chociaż rzeczywiste daty w każdej serii czasowej mogą nie być dokładnie w jednej linii. To znaczy, jeśli szeregi czasowe miałyby zostać odczytane w matrycy 2D, wyglądałoby to tak: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 100 59 42 N/A …

38 r time-series clustering cointegration

2

Jak znaleźć dobre dopasowanie do modelu półsinusoidalnego w R?

Chcę założyć, że temperatura powierzchni morza w Morzu Bałtyckim jest taka sama rok po roku, a następnie opisać to za pomocą modelu funkcyjnego / liniowego. Pomysł, jaki miałem, to po prostu wpisać rok jako liczbę dziesiętną (lub num_months / 12) i ustalić, jaka powinna być temperatura w tym czasie. Wrzucając …

37 r regression time-series lm

4

Różnica między prognozą a prognozą?

Zastanawiałem się, jaka jest różnica i związek między prognozą a prognozą? Zwłaszcza w szeregach czasowych i regresji? Na przykład czy mam rację, że: W szeregach czasowych prognozowanie wydaje się oznaczać oszacowanie przyszłych wartości na podstawie przeszłych wartości szeregu czasowego. W regresji przewidywanie wydaje się oznaczać oszacowanie wartości, niezależnie od tego, …

37 regression time-series forecasting terminology

5

Analiza szeregów czasowych z walidacją krzyżową

Korzystałem z pakietu Caret w R do budowania modeli predykcyjnych do klasyfikacji i regresji. Caret zapewnia zunifikowany interfejs do dostrajania hiperparametrów modelu poprzez weryfikację krzyżową lub wiązanie rozruchu. Na przykład, jeśli budujesz prosty model „najbliższych sąsiadów” do celów klasyfikacji, ilu sąsiadów powinieneś użyć? 2? 10? 100? Caret pomaga odpowiedzieć na …

37 r time-series cross-validation

Pytania otagowane jako time-series