Je travaille sur une simulation physique 2D et je collecte des données dans le temps en plusieurs points. Ces points discrets sont le long de lignes verticales, avec plusieurs lignes dans la direction axiale. Cela rend l'ensemble de données 4D efficace. Par exemple, supposons que j'ai des points de...
Le contexte Cette question utilise R, mais concerne des problèmes statistiques généraux. J'analyse les effets des facteurs de mortalité (% de mortalité due aux maladies et au parasitisme) sur le taux de croissance de la population de papillons au fil du temps, où les populations de larves ont été...
Les données: J'ai récemment travaillé sur l'analyse des propriétés stochastiques d'un champ spatio-temporel d'erreurs de prévision de production d'énergie éolienne. Formellement, on peut dire que c'est un processus (ϵpt+h|t)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn(ϵt+h|tp)t=1…,T;h=1,…,H,p=p1,…,pn \left...
J'ai un ensemble de données sur 20 ans d'un décompte annuel de l'abondance des espèces pour un ensemble de polygones (~ 200 polygones de forme irrégulière et continue). J'ai utilisé une analyse de régression pour inférer les tendances (changement du nombre par an) pour chaque polygone, ainsi que...
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
Je suis novice dans l'analyse des séries chronologiques et j'apprécierais toute suggestion sur la meilleure façon d'aborder le problème de régression des séries chronologiques suivant: j'ai des mesures de température horaires à environ 20 emplacements sur un site sur trois ans, ainsi que des...