Propongo di provare a trovare una tendenza in alcuni dati a lungo termine molto rumorosi. I dati sono fondamentalmente misurazioni settimanali di qualcosa che si è spostato di circa 5 mm in un periodo di circa 8 mesi. I dati hanno una precisione di 1 mm ed è molto rumoroso …
Quando ho iniziato a leggere il filtro Kalman, ho pensato che fosse un caso speciale del modello ARIMA (ovvero ARIMA (0,1,1)). Ma in realtà sembra che la situazione sia più complicata. Prima di tutto, ARIMA può essere utilizzato per la previsione e il filtro Kalman è per il filtraggio. Ma …
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). …
Qual è il modo corretto di testare il significato dei rapporti di Sharpe o dei rapporti di informazione? I rapporti di Sharpe saranno basati su vari indici azionari e possono avere periodi di ricerca variabili. Una soluzione che ho visto descritto applica semplicemente un test t di Student, con il …
Quali sono le differenze nell'uso dei modelli lineari generalizzati, come la determinazione automatica della pertinenza (ARD) e la regressione di Ridge, rispetto ai modelli di serie temporali come Box-Jenkins (ARIMA) o il livellamento esponenziale per le previsioni? Ci sono delle regole pratiche su quando usare GLM e quando usare le …
Devo implementare il rilevamento di anomalie su diversi set di dati di serie storiche. Non l'ho mai fatto prima e speravo in qualche consiglio. Mi sento molto a mio agio con Python, quindi preferirei implementare la soluzione (la maggior parte del mio codice è Python per altre parti del mio …
Voglio solo verificare di interpretare correttamente i grafici ACF e PACF: I dati corrispondono agli errori generati tra i punti dati effettivi e le stime generate utilizzando un modello AR (1). Ho visto la risposta qui: Stimare i coefficienti ARMA attraverso l'ispezione ACF e PACF Dopo aver letto che sembra …
Sto eseguendo l'analisi delle serie storiche usando R. Devo scomporre i miei dati in componenti di tendenza, stagionali e casuali. Ho dati settimanali per 3 anni. Ho trovato due funzioni in R - stl()e decompose(). Ho letto che stl()non va bene per la decomposizione moltiplicativa. Qualcuno può dirmi in quale …
Prima di tutto: da quello che ho capito, i residui del bootstrap funzionano come segue: Adatta il modello ai dati Calcola i residui Ricampiona i residui e aggiungili a 1. Adatta il modello al nuovo set di dati da 3. Ripetere i ntempi, ma aggiungere sempre i residui ricampionati all'adattamento …
Sto cercando di adattare un modello a tempo discreto in R, ma non sono sicuro di come farlo. Ho letto che puoi organizzare la variabile dipendente in diverse righe, una per ogni osservazione temporale e utilizzare la glmfunzione con un collegamento logit o cloglog. In questo senso, ho tre colonne: …
Ho verificato la risposta a questa domanda su stats.stackexchange: quali sono le buone risorse che forniscono una cronologia delle statistiche? In effetti, il libro Stigler "Statistics on the Table" sembra eccellente e non vedo l'ora di leggerlo. Ma sono più interessato allo sviluppo di moderni modelli ARIMA. Penso di ricordare …
Sto leggendo un libro di analisi delle serie temporali e la formula per la campionatura automatica è definita nel libro come: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) conper . γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;h=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} è la media. Qualcuno può spiegare intuitivamente perché dividiamo la somma per nnn e non per n−hn−hn-h …
Nel seguente esempio ho una cornice di dati che consiste in una serie temporale di misurazioni della temperatura dell'acqua registrate a 5 profondità nell'oceano in cui ciascun valore in Tempcorrisponde alla data in DateTimee alla profondità in Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime = …
Questo deve arrivare --- la previsione di cose che sono bloccate tra 0 e 1. Nella mia serie, sospetto un componente di regressione automatica e anche un componente di ripristino della media, quindi voglio qualcosa che posso interpretare come un ARIMA --- ma non voglio che spari al 1000% in …
Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
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