Statistiche e Big Data time-series

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Spiegazione intuitiva della stazionarietà

Stavo lottando con la stazionarietà nella mia testa per un po '... È così che ci pensi? Eventuali commenti o ulteriori pensieri saranno apprezzati. Il processo stazionario è quello che genera valori di serie temporali in modo tale che la media di distribuzione e la varianza siano mantenute costanti. A …

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Vale la pena modellare le serie storiche brevi?

Ecco un po 'di contesto. Sono interessato a determinare in che modo due variabili ambientali (temperatura, livelli di nutrienti) influiscono sul valore medio di una variabile di risposta in un periodo di 11 anni. All'interno di ogni anno sono disponibili dati provenienti da oltre 100.000 località. L'obiettivo è determinare se, …

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Correlazione di calcolo (e significato di detta correlazione) tra una coppia di serie temporali

Ho due serie storiche S e T. hanno la stessa frequenza e la stessa lunghezza. Vorrei calcolare (usando R), la correlazione tra questa coppia (cioè S e T), e anche essere in grado di calcolare il significato della correlazione), quindi posso determinare se la correlazione è dovuta al caso o …

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Ordinamento di serie storiche per l'apprendimento automatico

Dopo aver letto uno dei "Suggerimenti per la ricerca" di RJ Hyndman sulla convalida incrociata e le serie storiche, sono tornato a una mia vecchia domanda che cercherò di formulare qui. L'idea è che in problemi di classificazione o regressione, l'ordinamento dei dati non è importante, e quindi è possibile …

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Livellamento dei dati delle serie temporali

Sto costruendo un'applicazione Android che registra i dati dell'accelerometro durante il sonno, in modo da analizzare le tendenze del sonno e facoltativamente svegliare l'utente vicino al momento desiderato durante il sonno leggero. Ho già creato il componente che raccoglie e memorizza i dati, nonché l'allarme. Devo ancora affrontare la bestia …

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L'applicazione di ARMA-GARCH richiede stazionarietà?

Userò il modello ARMA-GARCH per le serie temporali finanziarie e mi chiedevo se le serie dovessero essere stazionarie prima di applicare il modello in questione. So di applicare il modello ARMA, la serie dovrebbe essere stazionaria, tuttavia non sono sicuro per ARMA-GARCH poiché includo errori GARCH che implicano cluster di …

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Somiglianza di due trasformazioni discrete di Fourier?

Nella modellistica climatica, stai cercando modelli in grado di rappresentare adeguatamente il clima terrestre. Ciò include mostrare schemi semi-ciclici: cose come l'oscillazione meridionale El Nino. Ma la verifica del modello avviene generalmente in periodi di tempo relativamente brevi, dove esistono dati osservativi decenti (ultimi ~ 150 anni). Ciò significa che …

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Perché ci preoccupiamo se un processo MA è invertibile?

Ho difficoltà a capire perché ci preoccupiamo se un processo MA è invertibile o no. Per favore, correggimi se sbaglio, ma posso capire perché ci importa se un processo AR è causale o meno, cioè se possiamo "riscriverlo", per così dire, come la somma di alcuni parametri e del rumore …

14 time-series mathematical-statistics autoregressive moving-average

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Qual è / sono la differenza "meccanica" tra la regressione lineare multipla con ritardi e serie temporali?

Sono laureato in economia e commercio e attualmente studia per un master in ingegneria dei dati. Mentre studiavo la regressione lineare (LR) e poi l'analisi delle serie storiche (TS), mi è venuta in mente una domanda. Perché creare un metodo completamente nuovo, ovvero serie temporali (ARIMA), invece di utilizzare la …

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Previsione di serie temporali di Arima (auto.arima) con più variabili esogene in R

Vorrei condurre una previsione basata su un modello ARIMA di serie temporali multiple con più variabili esogene. Dal momento che non sono così abile per quanto riguarda né le statistiche né il RI che voglio mantenere è il più semplice possibile (è sufficiente una previsione del trend per 3 mesi). …

14 r time-series arima

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Modellazione di serie temporali di dati circolari

Sto costruendo modelli ARIMA per alcuni dati su vento / onde. Sto costruendo un modello separato per ogni variabile. Due delle variabili che devo modellare sono la direzione delle onde e del vento. I valori sono in gradi (0-360 °). È possibile modellare questo tipo di dati in cui l'intervallo …

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Qual è la varianza di lungo periodo?

Come viene definita la varianza di lungo periodo nel regno dell'analisi delle serie temporali? Capisco che viene utilizzato nel caso in cui vi sia una struttura di correlazione nei dati. Quindi il nostro processo stocastico non sarebbe una famiglia di X1,X2…X1,X2…X_1, X_2 \dots variabili casuali ma piuttosto distribuite in modo …

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Procedura e metodi di analisi della multiproprietà utilizzando R

Sto lavorando a un piccolo progetto in cui stiamo cercando di prevedere i prezzi delle materie prime (petrolio, alluminio, stagno, ecc.) Per i prossimi 6 mesi. Ho 12 di tali variabili da prevedere e ho dati da aprile 2008 a maggio 2013. Come devo fare per la previsione? Ho fatto …

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Test per la cointegrazione tra due serie storiche utilizzando il metodo a due fasi Engle – Granger

Sto cercando di testare la cointegrazione tra due serie storiche. Entrambe le serie hanno una durata settimanale di circa 3 anni. Sto provando a fare il metodo in due fasi Engle-Granger. Segue il mio ordine delle operazioni. Prova ogni serie storica per unità radice tramite Dickey-Fuller aumentato. Supponendo che entrambi …

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Come posso detrarre le serie temporali?

Come posso detrarre le serie temporali? Va bene solo fare la prima differenza ed eseguire un test Dickey Fuller, e se è fermo siamo a posto? Ho anche scoperto online che posso detrarre le serie storiche facendo questo in Stata: reg lncredit time predict u_lncredit, residuals twoway line u_lncredit time …

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