Les séries chronologiques sont des données observées dans le temps (soit en temps continu, soit à des périodes discrètes).
J'ai commencé par Time Series Analysis de Hamilton, mais je suis désespérément perdu. Ce livre est vraiment trop théorique pour que je puisse l’apprendre par moi-même. Quelqu'un a-t-il une recommandation pour un manuel d'analyse de séries chronologiques qui convient à l'auto-apprentissage?...
Je comprends qu'une série temporelle stationnaire en est une dont la moyenne et la variance sont constantes dans le temps. Quelqu'un peut-il expliquer s'il vous plaît pourquoi nous devons nous assurer que notre ensemble de données est stationnaire avant de pouvoir exécuter différents modèles ARIMA...
Je travaille avec une grande quantité de séries chronologiques. Ces séries temporelles sont essentiellement des mesures de réseau toutes les 10 minutes, et certaines sont périodiques (c'est-à-dire la bande passante), d'autres pas (c'est-à-dire la quantité de trafic de routage). Je voudrais un...
Je suis novice en apprentissage automatique et j'essaie de comprendre comment appliquer le réseau de neurones à la prévision de séries chronologiques. J'ai trouvé des ressources liées à ma requête, mais il me semble que je suis encore un peu perdu. Je pense qu'une explication de base sans trop de...
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance...
Question: Je veux être sûr de quelque chose, l’utilisation de la validation croisée à plis multiples avec des séries chronologiques est-elle simple, ou faut-il être particulièrement attentif avant de l’utiliser? Contexte: Je modélise une série chronologique sur 6 ans (avec une chaîne...
Contexte Je travaille dans le centre d'opérations réseau, nous surveillons les systèmes informatiques et leurs performances. L'un des indicateurs clés à surveiller est le nombre de visiteurs \ clients actuellement connectés à nos serveurs. Pour le rendre visible, nous (l'équipe d'opérations)...
Je me souviens d'avoir assisté à des cours de statistiques en tant qu'étudiant de premier cycle sur pourquoi l'extrapolation était une mauvaise idée. En outre, de nombreuses sources en ligne commentent ce sujet. Il y a aussi une mention de cela ici . Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre pourquoi...
Les réseaux de neurones récurrents diffèrent des réseaux "normaux" par le fait qu'ils ont une couche "mémoire". En raison de cette couche, les NN récurrents sont supposés être utiles dans la modélisation de séries chronologiques. Cependant, je ne suis pas sûr de bien comprendre comment les...
Je veux détecter la saisonnalité dans les données que je reçois. Il existe certaines méthodes que j'ai trouvées, telles que le graphe de sous-séries saisonnière et le graphe d'autocorrélation, mais je ne comprends pas comment lire le graphique. Quelqu'un peut-il aider? L'autre chose est,...
Je suis nouveau dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et pour moi, la première étape a été de lire des articles intéressants sur le site deeeplearning.net. Dans des articles sur l'apprentissage en profondeur, Hinton et d'autres discutent principalement de l'appliquer à des problèmes...
Pouvez-vous donner des exemples concrets de séries chronologiques pour lesquelles un processus de moyenne mobile d'ordre , c.-à-d. a-t-il une raison a priori d'être un bon modèle? Au moins pour moi, les processus autorégressifs semblent assez faciles à comprendre intuitivement, alors que les...
Cet article est la suite d'un autre article lié à une méthode générique de détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques . Fondamentalement, à ce stade, je suis intéressé par un moyen robuste de découvrir la périodicité / saisonnalité d’une série temporelle générique affectée par...
Compte tenu de toutes les bonnes propriétés des modèles d'état et de la KF, je me demande quels sont les inconvénients de la modélisation de l'espace et de l'utilisation du filtre de Kalman (ou EKF, UKF ou filtre de particules) pour l'estimation. Supposons des méthodologies conventionnelles comme...
J'analyse des données pour lesquelles je souhaite effectuer une régression linéaire ordinaire. Toutefois, cela n’est pas possible car je traite d’un paramètre en ligne avec un flux continu de données d’entrée (qui deviendra rapidement trop volumineux pour la mémoire). pour mettre à jour les...
Je sais, cela peut sembler hors sujet, mais écoutez-moi. Au débordement de pile et ici nous obtenons des votes sur les articles, tout cela est stocké dans un tableau. Par exemple: post id id électeur type de vote date / heure ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 10:00:01 11 3 3...
J'ai deux séries chronologiques (lisses) que j'aimerais corréler entre elles pour voir leur corrélation. J'ai l'intention d'utiliser le coefficient de corrélation de Pearson. Est-ce approprié? Ma deuxième question est que je peux choisir d’échantillonner les 2 séries chronologiques aussi bien que...
J'ai des données sur les ventes pour une série de points de vente et je souhaite les classer en fonction de la forme de leurs courbes au fil du temps. Les données ressemblent à peu près à ceci (mais ne sont évidemment pas aléatoires et ont des données manquantes): n.quarters <- 100 n.stores...
Je commence tout juste à apprendre par moi-même dans l'analyse des séries chronologiques. J'ai remarqué qu'il existe un certain nombre de pièges qui ne sont pas applicables aux statistiques générales. Alors, construisant sur Quels sont les péchés statistiques communs? , J'aimerais demander: Quels...