Voici un peu de contexte. Je souhaite déterminer comment deux variables environnementales (température, niveaux de nutriments) affectent la valeur moyenne d'une variable de réponse sur une période de 11 ans. Chaque année, des données proviennent de plus de 100 000 emplacements. Le but est de...
Je luttais avec la stationnarité dans ma tête pendant un moment ... C'est comme ça que vous en pensez? Tous commentaires ou réflexions seront appréciés. Le processus stationnaire est celui qui génère des valeurs chronologiques telles que la moyenne de distribution et la variance sont maintenues...
La procédure de sélection du modèle de Box-Jenkins dans l'analyse des séries chronologiques commence par examiner les fonctions d'autocorrélation et d'autocorrélation partielle de la série. Ces graphiques peuvent suggérer les et q appropriés dans un modèle ARMA ( p , q ) . La procédure se poursuit...
Dans la modélisation du climat, vous recherchez des modèles qui peuvent représenter adéquatement le climat de la Terre. Cela inclut des schémas semi-cycliques: des choses comme l'oscillation australe El Nino. Mais la vérification du modèle se produit généralement sur des périodes relativement...
Dans l'analyse des données de panel, j'ai utilisé des modèles à plusieurs niveaux avec des effets aléatoires / mixtes pour traiter les problèmes d'auto-corrélation (c.-à-d., Les observations sont regroupées au sein des individus au fil du temps) avec d'autres paramètres ajoutés pour s'adapter à...
Je suis diplômé des affaires et de l'économie et j'étudie actuellement pour une maîtrise en ingénierie des données. Tout en étudiant la régression linéaire (LR) puis l'analyse des séries chronologiques (TS), une question m'est venue à l'esprit. Pourquoi créer une toute nouvelle méthode,...
J'essaie de saisir la mesure de déformation temporelle dynamique pour comparer les séries temporelles ensemble. J'ai trois séries de données chronologiques comme celle-ci: T1 <- structure(c(0.000213652387565, 0.000535045478866, 0, 0, 0.000219346347883, 0.000359669104424, 0.000269469145783,...
Je veux exécuter une régression logistique binaire pour modéliser la présence ou l'absence de conflit (variable dépendante) à partir d'un ensemble de variables indépendantes sur une période de 10 ans (1997-2006), chaque année ayant 107 observations. Mes indépendants sont: dégradation des terres...
J'ai du mal à comprendre pourquoi nous nous soucions si un processus de MA est inversible ou non. Veuillez me corriger si je me trompe, mais je peux comprendre pourquoi nous nous soucions de savoir si un processus AR est causal, c'est-à-dire si nous pouvons le "réécrire", pour ainsi dire, comme la...
J'ai un ensemble de données comprenant la demande de plusieurs produits (1200 produits) pour 25 périodes et j'ai besoin de prédire la demande de chaque produit pour la période suivante. Au début, je voulais utiliser ARIMA et former un modèle pour chaque produit, mais en raison du nombre de produits...
Je vais utiliser le modèle ARMA-GARCH pour les séries temporelles financières et je me demandais si la série devait être stationnaire avant d'appliquer ledit modèle. Je sais que pour appliquer le modèle ARMA, la série doit être stationnaire, mais je ne suis pas sûr pour ARMA-GARCH car j'inclus les...
J'utilise la décomposition en valeurs singulières comme technique de réduction de dimensionnalité. Étant donné des Nvecteurs de dimension D, l'idée est de représenter les entités dans un espace transformé de dimensions non corrélées, qui condense la plupart des informations des données dans les...
Je comprends la causalité telle qu'utilisée en microéconomie (en particulier IV ou conception de discontinuité de régression) et aussi la causalité de Granger telle qu'utilisée en économétrie de séries chronologiques. Comment est-ce que je lie l'un avec l'autre? Par exemple, j'ai vu les deux...
Je fais des prévisions dans R en utilisant le package de prévisions de Rob Hyndman . Le papier appartenant au paquet peut être trouvé ici . Dans l'article, après avoir expliqué les algorithmes de prévision automatique, les auteurs mettent en œuvre les algorithmes sur le même ensemble de données....
Comment est-ce que je détruis les séries chronologiques? Est-il correct de prendre la première différence et d'exécuter un test de Dickey Fuller, et s'il est stationnaire, nous sommes bons? J'ai également trouvé en ligne que je peux nuire à la série chronologique en faisant cela dans Stata: reg...
Éditer J'ai trouvé un document décrivant exactement la procédure dont j'ai besoin. La seule différence est que le papier interpole les données moyennes mensuelles au quotidien, tout en préservant les moyennes mensuelles. J'ai du mal à mettre en œuvre l'approche en R. Tous les indices sont...
Comment définit-on la variance à long terme dans le domaine de l'analyse des séries chronologiques? Je comprends qu'il est utilisé dans le cas où il y a une structure de corrélation dans les données. Notre processus stochastique ne serait donc pas une famille de variables aléatoires iid mais plutôt...
La normalisation d'une variable dépendante au sein du groupe d'identification est-elle logique? Le document de travail suivant (Ralentissement de la déforestation en Amazonie légale; prix ou politiques?, Pdf ) utilise une variable dépendante standardisée pour analyser l'effet du changement de...
J'ai deux 2 heures de données GPS avec un taux d'échantillonnage de 1 Hz (7200 mesures). Les données sont données sous la forme (X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X,Xσ,Y,Yσ,Z,Zσ)(X, X_\sigma, Y, Y_\sigma, Z, Z_\sigma) , où NσNσN_\sigma est l'incertitude de mesure. Lorsque je prends la moyenne de toutes les mesures...
Dans R (2.15.2), j'ai monté une fois un ARIMA (3,1,3) sur une série temporelle et une fois un ARMA (3,3) sur la série temporelle une fois différenciée. Les paramètres ajustés diffèrent, ce que j'ai attribué à la méthode d'ajustement dans ARIMA. De plus, l'ajustement d'un ARIMA (3,0,3) sur les mêmes...