Pytania otagowane jako time-series

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

3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
1
Obliczanie powtarzalności efektów z modelu Lmer
Właśnie natknąłem się na ten artykuł , który opisuje, jak obliczyć powtarzalność (aka niezawodność, aka korelacja wewnątrzklasowa) pomiaru za pomocą modelowania efektów mieszanych. Kod R byłby następujący: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
3
Ostrożnie o szeregach czasowych z R.
Jeśli cofniesz się wstecz, do momentu, kiedy zacząłeś od analizy szeregów czasowych. O jakich narzędziach, pakietach R i zasobach internetowych chciałbyś wiedzieć? Chciałem zapytać, od czego zacząć? W szczególności, czy istnieją jakieś zasoby dla R, które naprawdę sprowadzają go do tego, kto jest „nowy” w analizie szeregów czasowych z R.
28 r  time-series 
5
Dlaczego rośnie wariancja chodzenia losowego?
Losowo w odległości , która jest określona jako gdzie jest szum biały. Oznacza, że ​​bieżąca pozycja jest sumą poprzedniej pozycji + nieprzewidziany termin.Yt=Yt−1+etYt=Yt−1+etY_{t} = Y_{t-1} + e_tetete_t Możesz udowodnić, że średnia funkcja , ponieważμt=0μt=0\mu_t = 0 E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Yt)=E(e1+e2+...+et)=E(e1)+E(e2)+...+E(et)=0+0+...+0E(Y_{t}) = E(e_1+ e_2+ ... +e_t) = E(e_1) + E(e_2) +... +E(e_t) = 0 …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
2
Dlaczego losowe spacery są ze sobą powiązane?
Zauważyłem, że średnio wartość bezwzględna współczynnika korelacji Pearsona jest stała zbliżona do każdej pary niezależnych losowych spacerów, niezależnie od długości spaceru.0.560.42 Czy ktoś może wyjaśnić to zjawisko? Spodziewałem się, że korelacje będą się zmniejszać wraz ze wzrostem długości marszu, jak w przypadku dowolnej losowej sekwencji. Do moich eksperymentów wykorzystałem losowe …
2
Trend STL szeregów czasowych przy użyciu R.
Jestem nowy w R i analizie szeregów czasowych. Próbuję znaleźć trend w długim (40 lat) dziennym szeregu czasowym temperatur i próbowałem różnych przybliżeń. Pierwszy to po prostu prosta regresja liniowa, a drugi to Sezonowy rozkład szeregów czasowych według Loessa. W tym ostatnim wydaje się, że składnik sezonowy jest większy niż …
27 r  time-series  trend 
1
Jak intuicyjnie rozumieć SARIMAX?
Próbuję zrozumieć artykuł na temat prognozowania obciążenia elektrycznego, ale walczę z zawartymi w nim koncepcjami, zwłaszcza modelem SARIMAX . Ten model służy do przewidywania obciążenia i wykorzystuje wiele pojęć statystycznych, których nie rozumiem (jestem studentem informatyki na studiach licencjackich - możesz uznać mnie za laika w statystyce). Nie muszę całkowicie …
6
Szacowanie tego samego modelu w wielu szeregach czasowych
Mam doświadczenie dla początkujących w szeregach czasowych (niektóre oszacowania / prognozy ARIMA) i napotykam problem, którego nie do końca rozumiem. Każda pomoc byłaby bardzo mile widziana. Analizuję wiele szeregów czasowych, w tym samym przedziale czasowym i na tej samej częstotliwości, wszystkie opisują podobny typ danych. Każda seria jest tylko jedną …
4
Kiedy logować przekształcać szeregi czasowe przed dopasowaniem modelu ARIMA
Wcześniej używałem prognozy pro do prognozowania szeregów czasowych na jednym szeregu, ale zmieniam przepływ pracy na R. Pakiet prognozy dla R zawiera wiele przydatnych funkcji, ale jedna rzecz nie robi to jakiejkolwiek transformacji danych przed uruchomieniem auto .arima (). W niektórych przypadkach prognozy pro decydują się na rejestrowanie danych transformacji …
3
Jak zmierzyć gładkość szeregu czasowego w R?
Czy istnieje dobry sposób pomiaru gładkości szeregu czasowego w R? Na przykład, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 jest znacznie gładszy niż -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 chociaż mają takie same średnie i standardowe odchylenie. Byłoby fajnie, gdyby istniała …
25 r  time-series 
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.