Statistiche e Big Data time-series

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Ha senso usare una variabile data in una regressione?

Non sono abituato a usare le variabili nel formato data in R. Mi chiedo solo se è possibile aggiungere una variabile data come variabile esplicativa in un modello di regressione lineare. Se è possibile, come possiamo interpretare il coefficiente? È l'effetto di un giorno sulla variabile del risultato? Vedi la …

17 r regression time-series

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Come fare previsioni con rilevamento di valori anomali in R? - Procedura e metodo di analisi delle serie storiche

Ho dati mensili sulle serie temporali e vorrei fare previsioni con il rilevamento di valori anomali. Questo è l'esempio del mio set di dati: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 …

16 r time-series forecasting arima outliers

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Funzione ETS (), come evitare previsioni non in linea con i dati storici?

Sto lavorando ad un alogoritmo in R per automatizzare un calcolo mensile delle previsioni. Sto usando, tra gli altri, la funzione ets () dal pacchetto di previsione per calcolare la previsione. Funziona molto bene. Sfortunatamente, per alcune serie storiche specifiche, il risultato che ottengo è strano. Di seguito, trova il …

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tendenza / stagionalità stocastica vs deterministica nella previsione di serie storiche

Ho un background moderato nella previsione delle serie storiche. Ho esaminato diversi libri di previsioni e non vedo le seguenti domande poste in nessuno di essi. Ho due domande: Come determinerei obiettivamente (tramite test statistico) se una determinata serie temporale ha: Stagionalità stocastica o stagionalità deterministica Tendenza stocastica o tendenza …

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Serie temporali multivarianti in R. Come trovare correlazioni ritardate e costruire un modello per la previsione

Sono nuovo nella pagina e abbastanza nuovo nelle statistiche e R. Sto lavorando a un progetto per il college con l'obiettivo di trovare la correlazione tra pioggia e livello del flusso d'acqua nei fiumi. Una volta dimostrata la correlazione, voglio prevederla / prevederla. I dati Ho una serie di dati …

16 r time-series forecasting cross-correlation lags

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Confusione con il test di Dickey Fuller aumentato

Sto lavorando sui set di dati electricitydisponibili nel pacchetto di R TSA. Il mio obiettivo è scoprire se un arimamodello sarà appropriato per questi dati e alla fine adattarlo. Quindi ho proceduto come segue: 1 °: tracciare le serie temporali risultanti se il seguente grafico: 2 °: volevo prendere il …

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Criteri per impostare la larghezza della finestra STL

Utilizzando Rper eseguire la decomposizione STL, s.windowcontrolla la velocità con cui il componente stagionale può cambiare. Piccoli valori consentono un cambio più rapido. L'impostazione della finestra stagionale su infinita equivale a forzare la componente stagionale su periodica (ovvero identica per anni). Le mie domande: Se ho una serie temporale mensile …

16 r time-series trend seasonality

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Modello misto vs pool di errori standard per studi multi-sito - Perché un modello misto è molto più efficiente?

Ho un set di dati composto da una serie di conteggi mensili di "stick rotto" da una manciata di siti. Sto cercando di ottenere una singola stima riassuntiva da due diverse tecniche: Tecnica 1: montare uno "stick rotto" con un Poisson GLM con una variabile indicatore 0/1 e utilizzare una …

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Auto.arima vs autobox differiscono?

Dalla lettura dei post su questo sito so che esiste una funzione R auto.arima(nel forecast pacchetto ). So anche che IrishStat , un membro di questo sito ha creato il pacchetto commerciale autobox nei primi anni '80. Poiché questi due pacchetti esistono oggi e selezionano automaticamente i modelli arima per …

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Interpretazione dei risultati del test di causalità di Granger

Sto cercando di educare me stesso sulla Granger Causality. Ho letto i post su questo sito e molti buoni articoli online. Mi sono anche imbattuto in uno strumento molto utile, il Bivariate Granger Causality - Calcolatore statistico gratuito , che ti consente di inserire le tue serie temporali e calcolare …

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Il modo meno stupido di prevedere una breve serie temporale multivariata

Devo prevedere le seguenti 4 variabili per la 29a unità di tempo. Ho circa 2 anni di dati storici, in cui 1, 14 e 27 sono tutti dello stesso periodo (o periodo dell'anno). Alla fine, sto facendo una decomposizione in stile Oaxaca-Blinder su , , e .WWWw dwdwdw cwcwcppp time …

16 time-series forecasting multivariate-analysis var

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Persistenza nelle serie storiche

Qualcuno potrebbe dirmi cosa significa il termine "persistenza" nell'analisi delle serie temporali? Riguarda l'econometria e la regressione applicata.

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Introduzione alle reti neurali per le previsioni

Ho bisogno di alcune risorse per iniziare a utilizzare le reti neurali per la previsione delle serie storiche. Sono diffidente nell'implementare alcuni documenti e poi scoprire che hanno ampiamente dichiarato il potenziale dei loro metodi. Quindi, se hai esperienza con i metodi che stai suggerendo, sarà ancora più fantastico.

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Utilizzo di HMM nella finanza quantitativa. Esempi di HMM che funziona per rilevare tendenze / punti di svolta?

Sto scoprendo il meraviglioso mondo di tali "modelli nascosti di Markov", chiamati anche "modelli di cambio di regime". Vorrei adattare un HMM in R per rilevare tendenze e punti di svolta. Vorrei costruire il modello il più generico possibile in modo da poterlo testare su molti prezzi. Qualcuno può raccomandare …

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Qual è il miglior test statistico per una serie storica?

Ho una serie temporale semplice con 5-10 punti dati per set di dati a intervalli regolari. Mi chiedo quale sia il modo migliore per determinare se due set di dati sono diversi. Dovrei provare i test t su ciascun punto dati, o guardare l'area sotto le curve o esiste una …

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