Statistiche e Big Data time-series

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Qual è il modo migliore per definire il processo del rumore bianco in modo che sia intuitivo e facile da capire?

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Applicazione di wavelet agli algoritmi di rilevazione delle anomalie basati su serie temporali

Ho iniziato a lavorare attraverso i tutorial statistici sull'estrazione dei dati di Andrew Moore (altamente raccomandato a chiunque si avventura per la prima volta in questo campo). Ho iniziato leggendo questo PDF estremamente interessante intitolato "Panoramica introduttiva degli algoritmi di rilevamento delle anomalie basati su serie temporali" in cui Moore …

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Cerco un certo tipo di spiegazione ARIMA

Questo può essere difficile da trovare, ma mi piacerebbe leggere un ben spiegato ARIMA esempio che usa matematica minima estende la discussione oltre la costruzione di un modello nell'uso di quel modello per prevedere casi specifici utilizza sia la grafica che i risultati numerici per caratterizzare l'adattamento tra i valori …

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Sottostazione di vettori di serie storiche R

Ho una serie temporale e voglio sottoinsediarla mantenendola come serie temporale, preservando l'inizio, la fine e la frequenza. Ad esempio, supponiamo che io abbia una serie temporale: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4 2009 101 102 103 2010 104 105 106 107 2011 …

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Analisi delle serie storiche giornaliere

Sto cercando di fare analisi delle serie storiche e sono nuovo in questo campo. Ho un conteggio giornaliero di un evento dal 2006 al 2009 e voglio adattarlo ad un modello di serie storica. Ecco i progressi che ho fatto: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25) plot.ts(timeSeriesObj) La trama risultante che ottengo è: …

25 r time-series seasonality multiple-seasonalities tbats hypothesis-testing beta-distribution machine-learning unsupervised-learning supervised-learning reinforcement-learning

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Algoritmi per il rilevamento di anomalie di serie storiche

Attualmente sto usando AnomalyDetection di Twitter in R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Questo algoritmo fornisce il rilevamento delle anomalie delle serie temporali per i dati con stagionalità. Domanda: ci sono altri algoritmi simili a questo (il controllo della stagionalità non ha importanza)? Sto cercando di assegnare il maggior numero possibile di algoritmi …

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Come includere un termine di interazione in GAM?

Il codice seguente valuta la somiglianza tra due serie storiche: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America, Doy = as.numeric(format(Date,format = "%j")), Tod = as.numeric(format(Date,format = "%H")), Temp = RandData, DecTime = rep(seq(1, length(RandData)/2) / (length(RandData)/2), 2)) require(mgcv) …

24 r time-series data-visualization gam

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Correlazione tra due serie storiche

Qual è il modo / metodo più semplice per calcolare la correlazione tra due serie temporali che hanno esattamente le stesse dimensioni? Ho pensato di moltiplicare e ( y [ t ] - μ y ) e di sommare la moltiplicazione. Quindi, se questo singolo numero fosse positivo, possiamo dire …

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Modulo Python per l'analisi del punto di cambiamento

Sto cercando un modulo Python che esegua un'analisi del punto di cambio su una serie temporale. Esistono numerosi algoritmi diversi e mi piacerebbe esplorare l'efficacia di alcuni di essi senza dover eseguire manualmente il rollup di ciascuno degli algoritmi. Idealmente, vorrei alcuni moduli come i pacchetti bcp (Bayesian Change Point) …

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Spiegazione di ciò che Nate Silver ha detto riguardo al loess

In una domanda che ho posto di recente , mi è stato detto che era un grande "no-no" estrapolare con loess. Ma, nell'articolo più recente di Nate Silver su FiveThirtyEight.com, ha discusso dell'uso del loess per fare previsioni elettorali. Stava discutendo i dettagli delle previsioni aggressive rispetto a quelle conservative …

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Proprietà del PCA per osservazioni dipendenti

Usiamo solitamente PCA come tecnica di riduzione della dimensionalità per i dati in cui si presume che i casi siano considerati Domanda: Quali sono le sfumature tipiche dell'applicazione del PCA per dati dipendenti e non iid? Quali proprietà utili / utili di PCA che detengono per i dati iid sono …

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Conseguenze della modellizzazione di un processo non stazionario mediante ARMA?

Capisco che dovremmo usare ARIMA per modellare una serie temporale non stazionaria. Inoltre, tutto ciò che ho letto dice che ARMA dovrebbe essere usato solo per serie storiche stazionarie. Quello che sto cercando di capire è, cosa succede in pratica quando si classificano erroneamente un modello e si presume d …

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Quali modelli di previsione comuni possono essere visti come casi speciali dei modelli ARIMA?

Stamattina mi sono svegliato chiedendomi (ciò potrebbe essere dovuto al fatto che ieri sera non ho dormito molto): poiché la convalida incrociata sembra essere la pietra angolare della corretta previsione delle serie storiche, quali sono i modelli che dovrei "normalmente" "convalida incrociata contro? Ne ho inventati alcuni (facili), ma presto …

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Come calcolare il valore p dei parametri per il modello ARIMA in R?

Durante la ricerca di serie temporali in R, ho scoperto che arima fornisce solo i valori dei coefficienti e i loro errori standard del modello montato. Tuttavia, voglio anche ottenere il valore p dei coefficienti. Non ho trovato alcuna funzione che fornisca il significato di coef. Quindi desidero calcolarlo da …

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Codice R per la previsione di serie storiche utilizzando il filtro Kalman

Qualcuno ha un buon esempio di previsione / livellamento di serie storiche usando il filtro Kalman in R?

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