Statistiche e Big Data time-series

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Migliore utilizzo di LSTM per la previsione di eventi all'interno della sequenza

Assumi la seguente sequenza 1 dimensionale: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Le lettere A, B, C, ..qui rappresentano eventi "ordinari". I simboli #, $, %, ...qui rappresentano eventi "speciali" La spaziatura temporale tra tutti gli eventi è non uniforme …

9 time-series deep-learning rare-events lstm sequential-pattern-mining

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Come interpretare e fare previsioni usando il pacchetto tsoutliers e auto.arima

Ho ricevuto dati mensili dal 1993 al 2015 e vorrei fare previsioni su questi dati. Ho usato il pacchetto tsoutliers per rilevare gli outlier, ma non so come posso continuare a fare previsioni con il mio set di dati. Questo è il mio codice: product.outlier<-tso(product,types=c("AO","LS","TC")) plot(product.outlier) Questo è il mio …

9 r time-series forecasting arima outliers

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R serie storiche stagionali

Uso la decomposefunzione Re trovo i 3 componenti delle mie serie storiche mensili (trend, stagionale e casuale). Se tracciamo il grafico o guardo il tavolo, posso vedere chiaramente che le serie storiche sono influenzate dalla stagionalità. Tuttavia, quando regredisco le serie temporali sulle 11 variabili fittizie stagionali, tutti i coefficienti …

9 r regression time-series

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Cosa sta facendo PCA con i dati autocorrelati?

Solo perché alcuni corrispondenti hanno posto una domanda interessante riguardo ai metodi di calcolo dell'autocorrelazione, ho iniziato a giocarci, quasi senza alcuna conoscenza delle serie temporali e dell'autocorrelazione. Il corrispondente ha organizzato i suoi dati ( punti dati di una serie temporale) spostati di un intervallo di tempo ciascuno in …

9 time-series pca

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Funzione di trasferimento nei modelli di previsione - interpretazione

Sono occupato con la modellazione ARIMA arricchita con variabili esogene per scopi di modellazione promozionale e ho difficoltà a spiegarlo agli utenti aziendali. In alcuni casi i pacchetti software finiscono con una semplice funzione di trasferimento, ad es. Parametro * Variabile esogena. In questo caso l'interpretazione è semplice, ovvero l'attività …

9 time-series data-visualization forecasting arima causality

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Test per distinguere i dati periodici da quelli quasi periodici

Supponiamo di avere una funzione sconosciuta con il dominio ℝ , che conosco per soddisfare alcune condizioni ragionevoli come la continuità. Conosco i valori esatti di f (perché i dati provengono da una simulazione) in alcuni punti di campionamento equidistanti t_i = t_0 + iΔt con i∈ \ {1, ..., …

9 time-series hypothesis-testing exact-test

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Calcolo dell'accuratezza delle previsioni

Stiamo utilizzando STL (implementazione R) per la previsione dei dati delle serie temporali. Ogni giorno eseguiamo previsioni giornaliere. Vorremmo confrontare i valori di previsione con i valori reali e identificare la deviazione media. Ad esempio, abbiamo eseguito previsioni per domani e ottenuto punti di previsione, vorremmo confrontare questi punti di …

9 time-series forecasting accuracy

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Addizione vs decomposizione moltiplicativa

La mia domanda è davvero semplice ma quelli sono quelli che mi prendono davvero :) Non so davvero come valutare se una serie storica specifica debba essere decomposta usando un metodo di decomposizione additivo o moltiplicativo. So che ci sono segnali visivi su come distinguerli l'uno dall'altro, ma non li …

9 time-series mathematical-statistics variance-decomposition

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R rileva la tendenza crescente / decrescente delle serie storiche

Ho un sacco di serie temporali con periodi: giorno, settimana o mese. Con la stl()funzione o con loess(x ~ y)posso vedere come appaiono le tendenze di particolari serie storiche. Devo rilevare se la tendenza delle serie temporali è in aumento o in diminuzione. Come posso gestirlo? Ho provato a calcolare …

9 r time-series trend

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Montaggio di un coefficiente DLM variabile nel tempo

Voglio adattare un DLM con coefficienti variabili nel tempo, ovvero un'estensione alla solita regressione lineare, .yt=θ1+θ2x2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 Ho un predittore ( ) e una variabile di risposta ( y t ), rispettivamente catture ittiche marine e interne dal 1950 al 2011. Voglio seguire il modello di regressione …

9 r regression time-series dlm dynamic-regression

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Accoppiamento delle informazioni sulle serie temporali da fonti con più risoluzioni / scale spaziali

Ho molte immagini raster satellitari disponibili da diversi sensori. Da questi, quelli più grossolani hanno una risoluzione temporale molto abbondante. I raster di media risoluzione tendono ad avere meno date di acquisizione ma sono ancora disponibili alcune informazioni. Le risoluzioni più fini hanno una risoluzione temporale molto bassa, che va …

9 time-series machine-learning predictive-models multivariate-regression

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Modello nascosto di Markov per la previsione degli eventi

Domanda : L'installazione di seguito è un'implementazione ragionevole di un modello di Markov nascosto? Ho un set di dati di 108,000osservazioni (prese nel corso di 100 giorni) e approssimativamente 2000eventi durante l'intero arco di osservazione. I dati assomigliano alla figura seguente in cui la variabile osservata può assumere 3 valori …

9 time-series machine-learning predictive-models markov-chain hidden-markov-model

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Valutazione delle prestazioni di previsione di serie storiche

Ho un modello dinamico Naive Bayes addestrato su un paio di variabili temporali. L'output del modello è la previsione di P(Event) @ t+1, stimata a ciascuno t. La trama di P(Event)versus timeè come mostrato nella figura sotto. In questa figura, la linea nera rappresenta P(Event)come previsto dal mio modello; la …

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Previsioni ARIMA con stagionalità e tendenza, risultato strano

mentre passo alle previsioni con i modelli ARIMA, sto cercando di capire come posso migliorare una previsione basata sull'ARIMA in base alla stagionalità e alla deriva. I miei dati sono le seguenti serie temporali (oltre 3 anni, con chiara tendenza al rialzo e stagionalità visibile, che sembra non essere supportata …

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Warping dinamico e normalizzazione

Sto usando il Dynamic Time Warping per abbinare una curva "query" e una "template" e finora ho avuto un successo ragionevole, ma ho alcune domande di base: Sto valutando una "corrispondenza" valutando se il risultato DTW è inferiore a un valore di soglia che mi viene in mente euristicamente. È …

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