Pytania otagowane jako time-series

Szeregi czasowe to dane obserwowane w czasie (w ciągłym czasie lub w dyskretnych przedziałach czasowych).

2
Ocena pików w szeregach czasowych danych sygnałów komórkowych
Sprawdzam obecność odpowiedzi w pomiarach sygnałów komórkowych. Najpierw zastosowałem algorytm wygładzania (Hanning) do szeregów czasowych danych, a następnie wykryłem piki. Dostaję to: Gdybym chciał, aby wykrycie odpowiedzi było nieco bardziej obiektywne niż „tak, widzisz wzrost w ciągłym spadku”, jakie byłoby najlepsze podejście? Czy ma to na celu uzyskanie odległości pików …
2
Jak znaleźć, kiedy wykres osiąga szczyt i płaskowyże?
Może to zabrzmieć bardzo prosto, ale mam ten problem: mam kolejkę danych o rozmiarze okna 300. Nowe dane są dodawane z jednego końca, stare wartości są usuwane z drugiego końca. Oczekuję, że dane w kolejce pozostaną mniej więcej spójne, np .: 10,12,15,10,20, a następnie zaczną gwałtownie rosnąć: 15,10,20,22,25,28,28,30,32 ... aż …
3
Najlepszy algorytm do klasyfikacji danych silnika szeregów czasowych
Pracuję nad projektem sterowania maszyną. Możemy zmierzyć prąd silnika podczas pracy. Przykładowe dane z dwóch silników wykonujących operację pomyślnie znajdują się poniżej. Czerwony ślad pokazuje prąd z jednego silnika, niebieski ślad prądu z drugiego. Chciałbym spróbować opracować algorytm identyfikujący problemy z zachowaniem maszyny. Problemami mogą być nadmiernie wysoki prąd silnika, …
1
Wielokrotna imputacja brakujących danych zliczeniowych w szeregach czasowych z badania panelowego
Usiłuję rozwiązać problem, który dotyczy przypisania brakujących danych z badania danych panelowych (Nie jestem pewien, czy prawidłowo używam „badania danych panelowych” - tak jak się dzisiaj nauczyłem). Mam dane dotyczące całkowitej liczby zgonów w latach 2003 do 2009 r., wszystkie miesiące, kobiety i mężczyźni, w 8 różnych dzielnicach i dla …
6
Testowanie stabilności w szeregu czasowym
Czy istnieje standardowa (lub najlepsza) metoda testowania po ustabilizowaniu się szeregu czasowego? Trochę motywacji Mam stochastyczny system dynamiczny, który generuje wartość xtxtx_t na każdym kroku t∈Nt∈Nt \in \mathbb{N}. Ten system zachowuje się przejściowo do czasut∗t∗t^* a następnie stabilizuje się wokół pewnej wartości średniej x∗x∗x^*z pewnym błędem. Żaden zt∗t∗t^*, x∗x∗x^*lub błąd …
5
Automatyczne określanie progu dla wykrywania anomalii
Pracuję z szeregiem czasowym wyników anomalii (tłem jest wykrywanie anomalii w sieciach komputerowych). Co minutę otrzymuję wynik anomalii który mówi mi, jak „nieoczekiwany” lub nienormalny jest obecny stan sieci. Im wyższy wynik, tym bardziej nienormalny jest obecny stan. Wyniki bliskie 5 są teoretycznie możliwe, ale prawie nigdy nie występują.xt∈ [ …
4
Jak przeprowadzić wiele testów chi-kwadrat post-hoc na stole 2 X 3?
Mój zestaw danych obejmuje zarówno całkowitą śmiertelność, jak i przeżycie organizmu w trzech typach miejsc: przybrzeżnym, śródokanałowym i przybrzeżnym. Liczby w poniższej tabeli reprezentują liczbę witryn. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Chciałbym wiedzieć, czy liczba witryn, w których wystąpiła 100% śmiertelność, jest …
1
Jaka rozdzielczość czasowa dla testu istotności szeregów czasowych?
Potrzebuję wskazówek na temat odpowiedniego poziomu puli, aby użyć do testów różnicy średnich danych szeregów czasowych. Niepokoi mnie pseudo-replikacja czasowa i ofiarna, która wydaje się być napięta w przypadku tej aplikacji. Odnosi się to raczej do badania mensuralnego niż do eksperymentu manipulacyjnego. Rozważ ćwiczenie monitorowania : system czujników mierzy zawartość …
2
Nauka przyrostowa dla modelu szeregów czasowych LOESS
Obecnie pracuję nad danymi z szeregów czasowych, wiem, że mogę używać modelu LOESS / ARIMA. Dane są zapisywane w wektorze, którego długość wynosi 1000, co jest kolejką, aktualizowaną co 15 minut, W ten sposób stare dane wyskoczą, a nowe dane wepchną wektor. Mogę ponownie uruchomić cały model na harmonogramie, np. …
3
Jak ponownie próbkować szeregi czasowe XTS w R?
Mam nieregularnie rozmieszczone XTSszeregi czasowe (z POSIXctwartościami typu indeksu). Jak mogę zbudować nową serię czasową próbkowaną z, powiedzmy, 10-minutowym interwałem, ale z każdym momentem próbki dopasowanym do rundy (13:00:00, 13:10:00, 13:20:00, ...) . Jeśli moment ponownego próbkowania nie spadnie dokładnie na oryginalną wartość serii, chcę wziąć poprzednią.
2
Oblicz krzywą ROC dla danych
Mam więc 16 prób, w których próbuję uwierzytelnić osobę z cechy biometrycznej za pomocą Hamminga. Mój próg jest ustawiony na 3,5. Moje dane są poniżej i tylko próba 1 jest prawdziwie pozytywna: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 7 0.47 8 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
3
Jak tworzyć prognozy dla szeregów czasowych?
Nie znam się na analizie danych szeregów czasowych. Mam jednak, jak sądzę, proste zadanie przewidywania do rozwiązania. Mam około pięciu lat danych ze wspólnego procesu generowania. Każdego roku reprezentuje monotonicznie rosnącą funkcję o składniku nieliniowym. Mam liczenia na każdy tydzień w cyklu ponad 40 tygodni na każdy rok. Proces rozpoczyna …
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.