Statistiche e Big Data time-series

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Qual è l'intuizione del processo invertibile in serie temporali?

Sto leggendo un libro su serie storiche e ho iniziato a grattarmi la testa nella parte seguente: Qualcuno potrebbe spiegare l'intuizione per me? Non ho potuto ottenerlo da questo testo. Perché abbiamo bisogno che il processo sia invertibile? Qual è il quadro generale qui? Grazie per tutto l'aiuto. Sono nuovo …

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Test di ipotesi e significato per le serie storiche

Un normale test di significato quando si osservano due popolazioni è il test t, se possibile test t associato. Ciò presuppone che la distribuzione sia normale. Esistono ipotesi di semplificazione simili che producono un test di significatività per una serie storica? In particolare, abbiamo due popolazioni abbastanza piccole di topi …

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Un bell'esempio in cui una serie senza una radice unitaria non è stazionaria?

Ho visto diverse volte le persone rifiutare il nulla in un test Dickey-Fuller aumentato , e quindi affermare che mostra che la loro serie è stazionaria (sfortunatamente, non posso mostrare le fonti di queste affermazioni, ma immagino che simili affermazioni esistano qua e là in uno o un altro diario). …

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Smoothing - quando usarlo e quando non farlo?

C'è un post piuttosto vecchio sul blog di William Briggs che esamina le insidie del livellamento dei dati e del loro trasferimento attraverso l'analisi. L'argomento chiave è precisamente: Se, in un momento di follia, realizzi dati regolari sulle serie temporali e li usi come input per altre analisi, aumenti notevolmente …

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Rilevamento delle modifiche nelle serie temporali (esempio R)

Vorrei rilevare i cambiamenti nei dati delle serie temporali, che di solito hanno la stessa forma. Finora ho lavorato con il changepointpacchetto per R e le funzioni cpt.mean(), cpt.var()e cpt.meanvar(). cpt.mean()con il metodo PELT funziona bene quando i dati di solito rimangono su un livello. Tuttavia, vorrei anche rilevare i …

18 r time-series change-point structural-change

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, simulazione nel periodo di previsione

Ho dati di serie temporali e ho usato un come modello per adattarsi ai dati. Il è una variabile casuale indicatore che è o 0 (quando non vedo un evento raro) o 1 (quando vedo raro caso). Sulla base delle precedenti osservazioni che ho per , posso sviluppare un modello …

18 time-series forecasting simulation

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Perché le "serie temporali" si chiamano così?

Perché le "serie temporali" si chiamano così? Serie significa somma di una sequenza. Perché sono serie temporali, non sequenze temporali? Il tempo è la variabile indipendente?

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Come posso interpretare la mia regressione con le prime variabili differenziate?

Ho due serie temporali: Un proxy per il premio per il rischio di mercato (ERP; linea rossa) Il tasso privo di rischio, determinato da un titolo di Stato (linea blu) Voglio verificare se il tasso privo di rischio può spiegare l'ERP. Con la presente, ho sostanzialmente seguito il consiglio di …

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Termini di errore del modello a media mobile

Questa è una domanda di base sui modelli Box-Jenkins MA. Ho capito, un modello MA è fondamentalmente una regressione lineare di serie temporali valori YYY contro precedente termini di errore et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Cioè, l'osservazione YYY viene dapprima regredito contro il suo valori precedenti Yt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, ..., Y_{t-n} e poi uno …

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La pulizia dei dati può peggiorare i risultati dell'analisi statistica?

Un aumento del numero di casi e decessi si verifica durante le epidemie (improvviso aumento del numero) a causa di una circolazione del virus (come il virus del Nilo occidentale negli Stati Uniti nel 2002) o una riduzione della resistenza delle persone o della contaminazione di cibo o acqua o …

17 time-series forecasting epidemiology outliers

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Regressione logistica e struttura del set di dati

Spero di poter porre questa domanda nel modo corretto. Ho accesso ai dati play-by-play, quindi è più un problema con il miglior approccio e la costruzione corretta dei dati. Quello che sto cercando di fare è calcolare la probabilità di vincere una partita NHL in base al punteggio e al …

17 time-series probability logistic

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È possibile automatizzare la previsione delle serie storiche?

Vorrei costruire un algoritmo in grado di analizzare qualsiasi serie temporale e "automaticamente" scegliere il miglior metodo di previsione tradizionale / statiscale (e i suoi parametri) per i dati delle serie temporali analizzate. Sarebbe possibile fare qualcosa del genere? Se sì, puoi darmi alcuni consigli su come affrontare questo problema?

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Se un modello di serie temporali con regressione automatica non è lineare, richiede comunque la stazionarietà?

Pensando all'utilizzo di reti neurali ricorrenti per la previsione di serie storiche. Fondamentalmente implementano una sorta di auto-regressione non lineare generalizzata, rispetto ai modelli ARMA e ARIMA che usano l'auto-regressione lineare. Se stiamo eseguendo una regressione automatica non lineare, è ancora necessario che le serie storiche siano stazionarie e dovremmo …

17 time-series autoregressive nonlinear stationarity

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Quali sono le differenze tra i termini "analisi delle serie storiche" e "analisi dei dati longitudinali"

Quando parliamo di dati longitudinali, possiamo fare riferimento a dati raccolti nel tempo dalla stessa materia / unità di studio ripetutamente, quindi ci sono correlazioni per le osservazioni all'interno della stessa materia, vale a dire, somiglianza all'interno del soggetto. Quando parliamo di dati di serie temporali, ci riferiamo anche ai …

17 time-series terminology panel-data

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Come aggiungere una componente periodica al modello di regressione lineare?

Ho alcuni dati sulla frequenza cumulativa. Una riga sembra che si adatti perfettamente ai dati, ma nella riga vi sono oscillazioni cicliche / periodiche. Vorrei stimare quando la frequenza cumulativa raggiungerà un certo valore c . Quando tracciamo i valori residui e quelli adattati, ottengo un bellissimo comportamento sinusoidale.y=ax+by=ax+by=ax+bccc Ora, …

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