Statistiche e Big Data time-series

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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà

Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …

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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 …

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Previsione di serie temporali binarie

Ho una serie temporale binaria con 1 quando l'auto non si muove e 0 quando l'auto si muove. Voglio fare una previsione per un orizzonte temporale fino a 36 ore in anticipo e per ogni ora. Il mio primo approccio è stato quello di utilizzare un Naive Bayes utilizzando i …

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Come analizzare l'andamento in serie temporali non periodiche

Supponiamo di avere le seguenti serie temporali non periodiche. Ovviamente la tendenza sta diminuendo e vorrei dimostrarlo con alcuni test (con valore p ). Non sono in grado di utilizzare la regressione lineare classica a causa della forte auto-correlazione temporale (seriale) tra i valori. library(forecast) my.ts <- ts(c(10,11,11.5,10,10.1,9,11,10,8,9,9, 6,5,5,4,3,3,2,1,2,4,4,2,1,1,0.5,1), start …

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Perché l'analisi delle serie temporali non è considerata un algoritmo di apprendimento automatico

Perché l'analisi delle serie storiche non è considerata un algoritmo di apprendimento automatico (a differenza della regressione lineare). Sia la regressione che l'analisi delle serie storiche sono metodi di previsione. Allora perché uno di loro è considerato un algoritmo di apprendimento ma non l'altro?

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Differenza tra serie con deriva e serie con tendenza

Una serie con deriva può essere modellata come dove è la deriva (costante) e . yt=c+ϕyt−1+εtyt=c+ϕyt−1+εty_t = c + \phi y_{t-1} + \varepsilon_tcccϕ=1ϕ=1\phi=1 Una serie con tendenza può essere modellata come dove è la deriva (costante), è la tendenza temporale deterministica e .yt=c+δt+ϕyt−1+εtyt=c+δt+ϕyt−1+εty_t = c + \delta t + \phi …

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Sviluppo di un modello di serie temporale appropriato per prevedere le vendite in base al record del mese scorso

Gestisco un'azienda online da due anni consecutivi, quindi ho i miei dati di vendita mensili da circa due anni. La mia attività per ogni mese è sicuramente influenzata dallo swing stagionale (prestazioni migliori a Natale, ecc.) E probabilmente da altri fattori di cui non sono a conoscenza. Al fine di …

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Quando è appropriato selezionare i modelli minimizzando l'AIC?

È accertato, almeno tra gli statistici di qualche livello superiore, che i modelli con i valori della statistica AIC entro una certa soglia del valore minimo dovrebbero essere considerati appropriati come il modello che minimizza la statistica AIC. Ad esempio, in [1, p.221] troviamo Quindi i modelli con GCV di …

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Che cos'è un processo stazionario di secondo ordine?

Mi chiedevo come fosse definito il suo "processo stazionario di secondo ordine" nell'Introduzione alle serie temporali e nelle previsioni di Brockwell e Davis : La classe di modelli lineari di serie temporali, che include la classe di modelli a media mobile autoregressiva (ARMA), fornisce un quadro generale per lo studio …

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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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Relazione tra due serie storiche: ARIMA

Date le seguenti due serie temporali ( x , y ; vedi sotto), qual è il metodo migliore per modellare la relazione tra le tendenze a lungo termine in questi dati? Entrambe le serie storiche hanno test significativi di Durbin-Watson se modellate in funzione del tempo e nessuna delle due …

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Suddivisione dei dati delle serie temporali in set di treni / test / convalida

Qual è il modo migliore per dividere i dati delle serie temporali in set di treni / test / validazione, dove il set di validazione verrebbe utilizzato per l'ottimizzazione dell'iperparametro? Abbiamo 3 anni di dati sulle vendite giornaliere e il nostro piano è di utilizzare il 2015-2016 come dati di …

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In che modo ACF e PACF identificano l'ordine dei termini MA e AR?

Sono passati più di 2 anni che sto lavorando a diverse serie temporali. Ho letto su molti articoli che ACF viene utilizzato per identificare l'ordine del termine MA e PACF per AR. Esiste una regola del pollice che per MA, il ritardo in cui ACF si interrompe improvvisamente è l'ordine …

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I modelli di serie temporali con differenza di registro sono migliori dei tassi di crescita?

Spesso vedo gli autori stimare un modello di "differenza log", ad es log( yt) - registro( yt - 1) = log( yt/ yt - 1) = α + βXtlog⁡(yt)-log⁡(yt-1)=log⁡(yt/yt-1)=α+βXt\log (y_t)-\log(y_{t-1}) = \log(y_t/y_{t-1}) = \alpha + \beta x_t Sono d'accordo che questo sia appropriato per relazione con una variazione percentuale in …

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Risorse per l'analisi delle serie temporali interrotte in R

Sono abbastanza nuovo per R. Ho tentato di leggere sull'analisi delle serie storiche e ho già finito Analisi delle serie storiche di Shumway e Stoffer e sue applicazioni 3a edizione , Previsioni eccellenti di Hyndman : principi e pratica Avril Coghlan utilizza R per l'analisi delle serie storiche A. Ian …

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