Statistiche e Big Data time-series

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Libri per l'autoanalisi delle serie storiche?

Ho iniziato con l'analisi delle serie storiche di Hamilton, ma mi sono perso senza speranza. Questo libro è davvero troppo teorico per me da imparare da solo. Qualcuno ha una raccomandazione per un libro di testo sull'analisi delle serie temporali che è adatto per l'autoapprendimento?

99 time-series self-study references

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Perché una serie storica deve essere stazionaria?

Capisco che una serie storica stazionaria è una serie la cui media e varianza sono costanti nel tempo. Qualcuno può spiegare perché dobbiamo assicurarci che il nostro set di dati sia stazionario prima di poter eseguire diversi modelli ARIMA o ARM su di esso? Questo vale anche per i normali …

92 regression time-series stationarity

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Algoritmo semplice per il rilevamento di valori anomali online di una serie storica generica

Sto lavorando con un gran numero di serie storiche. Queste serie temporali sono essenzialmente misurazioni di rete che arrivano ogni 10 minuti e alcune sono periodiche (ovvero la larghezza di banda), mentre altre no (ovvero la quantità di traffico di routing). Vorrei un semplice algoritmo per eseguire un "rilevamento anomalo" …

88 time-series outliers mathematical-statistics real-time

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Come applicare la rete neurale alle previsioni delle serie storiche?

Sono nuovo di machine learning e ho cercato di capire come applicare la rete neurale alla previsione di serie storiche. Ho trovato risorse relative alla mia query, ma mi sembra di essere ancora un po 'perso. Penso che una spiegazione di base senza troppi dettagli sarebbe di aiuto. Diciamo che …

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Un esempio: regressione di LASSO utilizzando glmnet per il risultato binario

Sto iniziando a dilettarsi con l'uso di glmnetcon LASSO Regressione dove il mio risultato di interesse è dicotomica. Di seguito ho creato un piccolo frame di dati finti: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

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Genera una variabile casuale con una correlazione definita con una o più variabili esistenti

Per uno studio di simulazione devo generare variabili casuali che mostrano una correlazione (popolazione) predefinita a una variabile esistente .YYY Ho esaminato i Rpacchetti copulae CDVineche possono produrre distribuzioni multivariate casuali con una determinata struttura di dipendenza. Tuttavia, non è possibile fissare una delle variabili risultanti su una variabile esistente. …

71 r correlation random-variable random-generation independence assumptions random-variable unbiased-estimator regression hypothesis-testing heteroscedasticity generalized-least-squares distributions networks data-visualization sas reproducible-research philosophical time-series variance outliers quality-control mean multilevel-analysis average weighted-mean regression confidence-interval prediction-interval correlation matlab matrix data-mining maximum-likelihood r time-series survival predictive-models

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Utilizzo della convalida incrociata di k-fold per la selezione del modello di serie storiche

Domanda: voglio essere sicuro di qualcosa, l'uso della convalida incrociata di k-fold con le serie temporali è semplice o è necessario prestare particolare attenzione prima di utilizzarlo? Contesto: sto modellando una serie temporale di 6 anni (con catena semi-markov), con un campione di dati ogni 5 minuti. Per confrontare diversi …

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Quale algoritmo dovrei usare per rilevare anomalie nelle serie temporali?

sfondo Sto lavorando in Network Operations Center, monitoriamo i sistemi informatici e le loro prestazioni. Una delle metriche chiave da monitorare è un numero di visitatori / clienti attualmente connessi ai nostri server. Per renderlo visibile, noi (team Ops) raccogliamo metriche come dati di serie temporali e tracciamo grafici. La …

70 machine-learning time-series python computational-statistics anomaly-detection

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Cosa c'è di sbagliato nell'estrapolazione?

Ricordo di aver frequentato i corsi di statistica come un'audizione sui perché l'estrapolazione fosse una cattiva idea. Inoltre, ci sono una varietà di fonti online che commentano questo. C'è anche una menzione qui . Qualcuno può aiutarmi a capire perché l'estrapolazione è una cattiva idea? Se lo è, come mai …

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Modo corretto di utilizzare la rete neurale ricorrente per l'analisi delle serie storiche

Le reti neurali ricorrenti differiscono da quelle "normali" per il fatto che hanno un livello di "memoria". A causa di questo livello, le NN ricorrenti dovrebbero essere utili nella modellazione di serie temporali. Tuttavia, non sono sicuro di aver capito correttamente come usarli. Diciamo che ho le seguenti serie temporali …

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Quale metodo può essere utilizzato per rilevare la stagionalità nei dati?

Voglio rilevare la stagionalità nei dati che ricevo. Ci sono alcuni metodi che ho trovato come il diagramma delle sottoserie stagionali e il diagramma di autocorrelazione ma il fatto è che non capisco come leggere il grafico, qualcuno potrebbe aiutarmi? L'altra cosa è, ci sono altri metodi per rilevare la …

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Utilizzo del deep learning per la previsione di serie storiche

Sono nuovo nell'area del deep learning e per me il primo passo è stato leggere articoli interessanti dal sito deeplearning.net. In articoli sull'apprendimento profondo, Hinton e altri parlano principalmente di applicarlo a problemi di immagine. Qualcuno può provare a rispondermi può essere applicato al problema di prevedere i valori delle …

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Esempi di vita reale di processi a media mobile

Puoi fornire alcuni esempi di serie temporali nella vita reale per i quali un processo medio mobile dell'ordine , ovvero ha qualche ragione a priori per essere un buon modello? Almeno per me, i processi autoregressivi sembrano essere abbastanza facili da capire intuitivamente, mentre i processi MA non sembrano così …

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Regressione lineare online efficiente

Sto analizzando alcuni dati in cui vorrei eseguire la regressione lineare ordinaria, tuttavia ciò non è possibile in quanto ho a che fare con un'impostazione online con un flusso continuo di dati di input (che diventerà rapidamente troppo grande per la memoria) e di cui ho bisogno per aggiornare le …

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Quali sono gli svantaggi dei modelli dello spazio degli stati e del filtro Kalman per la modellazione di serie storiche?

Date tutte le buone proprietà dei modelli dello spazio degli stati e KF, mi chiedo: quali sono gli svantaggi della modellazione dello spazio degli stati e dell'utilizzo del filtro Kalman (o EKF, UKF o filtro delle particelle) per la stima? Oltre diciamo metodologie convenzionali come ARIMA, VAR o metodi ad …

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