Statistiche e Big Data lags

5

Inclusione della variabile dipendente ritardata nella regressione

Sono molto confuso se è legittimo includere una variabile dipendente ritardata in un modello di regressione. Fondamentalmente penso che se questo modello si concentra sulla relazione tra la variazione in Y e altre variabili indipendenti, quindi l'aggiunta di una variabile dipendente ritardata nella parte destra può garantire che il coefficiente …

26 regression lags misspecification

1

Serie temporali multivarianti in R. Come trovare correlazioni ritardate e costruire un modello per la previsione

Sono nuovo nella pagina e abbastanza nuovo nelle statistiche e R. Sto lavorando a un progetto per il college con l'obiettivo di trovare la correlazione tra pioggia e livello del flusso d'acqua nei fiumi. Una volta dimostrata la correlazione, voglio prevederla / prevederla. I dati Ho una serie di dati …

16 r time-series forecasting cross-correlation lags

1

Quando è necessario includere il ritardo della variabile dipendente in un modello di regressione e quale ritardo?

I dati che vogliamo usare come variabile dipendente si presentano così (sono i dati di conteggio). Temiamo che, poiché ha una componente ciclica e una struttura di tendenza, la regressione risulta in qualche modo distorta. Useremo una regressione binomiale negativa nel caso in cui aiuti. I dati sono un pannello …

14 autocorrelation panel-data fixed-effects-model trend lags

3

Autocorrelazione residua rispetto alla variabile dipendente ritardata

Quando si modella la serie temporale si ha la possibilità di (1) modellare la struttura correlazionale dei termini di errore, ad esempio un processo AR (1) (2) include la variabile dipendente ritardata come variabile esplicativa (sul lato destro) Capisco che a volte ci sono ragioni sostanziali per cui andare (2). …

13 time-series autocorrelation residuals lags

2

Timeseries volume correlato

Considera il seguente grafico: La linea rossa (asse sinistro) descrive il volume degli scambi di un determinato titolo. La linea blu (asse destro) descrive il volume del messaggio twitter per quello stock. Ad esempio, il 9 maggio (05-09) sono stati realizzati circa 1.100 milioni di transazioni e 4.000 tweet. Vorrei …

12 time-series correlation lags

1

Ordine di ritardo per il test di causalità di Granger

Supponiamo che sto prendendo in considerazione diverse variabili indipendenti per la possibile inclusione in un modello ARIMAX che sto sviluppando. Prima di adattare variabili diverse, vorrei selezionare le variabili che mostrano causalità inversa usando un test di Granger (sto usando la granger.testfunzione del MSBVARpacchetto in R, anche se credo che …

11 lags granger-causality

3

Creazione di valori casuali auto-correlati in R

Stiamo provando a creare valori casuali auto-correlati che verranno utilizzati come timeseries. Non abbiamo dati a cui ci riferiamo e vogliamo solo creare il vettore da zero. Da un lato abbiamo ovviamente bisogno di un processo casuale con distribuzione e sua SD. D'altra parte deve essere descritta l'autocorrelazione che influenza …

11 r time-series random-variable autocorrelation lags

1

Distingue tra effetti a breve e lungo termine

Ho letto in un documento la seguente frase: Il fatto che vi sia una differenza tra coefficienti a breve e a lungo termine è il risultato delle nostre specifiche che includono variabili endogene ritardate. Eseguono una regressione nelle prime differenze e includono un ritardo della variabile dipendente. Ora sostengono che …

10 regression time-series lags

3

Dati di serie temporali di previsione con variabili esterne

Attualmente sto lavorando a un progetto per fare previsioni sui dati di una serie temporale (dati mensili). Sto usando R per fare le previsioni. Ho 1 variabile dipendente (y) e 3 variabili indipendenti (x1, x2, x3). La variabile y ha 73 osservazioni, così come le altre 3 variabili (alos 73). …

10 time-series multiple-regression forecasting lags

Domande taggate «lags»