Statistiche e Big Data state-space-models

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Quali sono le proprietà di una mezza distribuzione di Cauchy?

Attualmente sto lavorando a un problema, in cui ho bisogno di sviluppare un algoritmo Monte Carlo (MCMC) della catena Markov per un modello spaziale statale. Per essere in grado di risolvere il problema, mi è stata data la seguente probabilità di : p ( ) = 2I ( > 0) …

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Passare dalla modellazione di un processo utilizzando una distribuzione di Poisson per utilizzare una distribuzione binomiale negativa?

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Abbiamo un processo casuale che può-o-può-non si verificano più volte in un determinato periodo di tempo TTT . Abbiamo un feed di dati da un modello preesistente di questo processo, che fornisce la probabilità che si verifichino numerosi eventi nel periodo 0≤t<T0≤t<T0 \leq t < T . Questo modello …

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Come interpretare la PCA sui dati delle serie storiche?

Sto cercando di capire l'uso del PCA in un recente articolo di rivista intitolato "Mappare l'attività cerebrale su larga scala con il cluster computing" Freeman et al., 2014 (pdf gratuito disponibile sul sito web del laboratorio ). Usano la PCA sui dati delle serie storiche e usano i pesi della …

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Come verificare quale modello è migliore nell'analisi delle serie temporali dello spazio degli stati?

Sto facendo analisi dei dati di serie temporali con metodi dello spazio degli stati. Con i miei dati, il modello di livello locale stocastico ha superato di gran lunga quello deterministico. Ma il livello deterministico e il modello di pendenza danno risultati migliori rispetto al livello stocastico e alla pendenza …

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Criteri per la selezione del modello "migliore" in un modello Markov nascosto

Ho un set di dati di serie temporali in cui sto cercando di adattare un modello Hov (Hidden Markov Model) al fine di stimare il numero di stati latenti nei dati. Il mio pseudo codice per farlo è il seguente: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM …

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Analisi dei fattori dinamici rispetto al modello dello spazio degli stati

Il pacchetto MARSS in R offre la funzione per l'analisi dei fattori dinamici. In questo pacchetto, il modello di fattore dinamico è scritto come una forma speciale di modello di spazio degli stati e presuppongono che le tendenze comuni seguano il processo AR (1). Poiché non ho molta familiarità con …

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Rappresentazione dello spazio degli stati di ARMA (p, q) da Hamilton

Ho letto Hamilton capitolo 13 e ha la seguente rappresentazione dello spazio degli stati per un ARMA (p, q). Sia Quindi il processo ARMA (p, q) è il seguente: \ begin {align} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} …

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Perché la previsione dei modelli ARMA viene eseguita dal filtro Kalman

Quali sono i vantaggi di esprimere un modello ARMA come modello spazio-statale e fare previsioni usando un filtro Kalman? Questa metodologia viene ad esempio utilizzata nell'implementazione SARIMAX di python-statsmodels: https://github.com/statsmodels/statsmodels/tree/master/statsmodels/tsa/statespace

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Spiegazione dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati

Quali sono i passaggi coinvolti nell'uso dei filtri Kalman nei modelli dello spazio degli stati? Ho visto un paio di formulazioni diverse , ma non sono sicuro dei dettagli. Ad esempio, Cowpertwait inizia con questo insieme di equazioni: θt=Gtθt-1+wtyt=F′tθt+vtyt=Ft′θt+vty_{t} = F^{'}_{t}\theta_{t}+v_{t} θt=Gtθt−1+wtθt=Gtθt−1+wt\theta_{t} = G_{t}\theta_{t-1}+w_{t} dove e , sono le nostre …

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Filtro Kalman vs. spline leviganti

D: Per quali dati è appropriato utilizzare la modellazione dello spazio degli stati e il filtro Kalman invece di appianare le spline e viceversa? C'è qualche relazione di equivalenza tra i due? Sto cercando di ottenere una comprensione di alto livello di come questi metodi si incastrano. Ho sfogliato la …

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