Je travaille sur ma thèse où j'examine la forte émotion que les gens manifestent à différents événements. Mon problème est (1) que j'ai très peu d'expérience avec les statistiques et les mathématiques, donc je suis un peu perdu avec toutes les différentes méthodes et je serais vraiment heureux si...
J'ai lu dans un journal la phrase suivante: Le fait qu'il existe une différence entre les coefficients à court terme et à long terme est le résultat de notre spécification qui inclut des variables endogènes décalées. Ils effectuent une régression des premières différences et incluent un décalage de...
Le test de Durbin-Watson teste l'autocorrélation des résidus au décalage 1. Mais il en va de même pour le test de l'autocorrélation au décalage 1 directement. De plus, vous pouvez tester l'autocorrélation à un décalage de 2,3,4 et il existe de bons tests de portemanteau pour l'autocorrélation à...
J'ai toujours cru que le temps ne devait pas être utilisé comme prédicteur dans les régressions (y compris les gams) car, alors, on «décrirait» simplement la tendance elle-même. Si le but d’une étude est de trouver des paramètres environnementaux comme la température, etc. qui expliquent la...
J'ai trois ensembles de données chronologiques que je cherche à comparer. Ils ont été pris sur 3 périodes distinctes d'environ 12 jours. Il s'agit de la moyenne, du maximum et du minimum de dénombrements effectués dans une bibliothèque du collège pendant les semaines de finales. J'ai dû faire la...
Lorsque vous effectuez une analyse d'intervention avec des données de série temporelle (aka série temporelle interrompue) comme discuté ici, par exemple, une exigence que j'ai est d'estimer le gain (ou la perte) total dû à l'intervention - c'est-à-dire le nombre d'unités gagnées ou perdues (la...
Je voudrais combiner les prévisions et les rétrodiffusions (c'est-à-dire les valeurs passées prévues) d'un ensemble de données de séries chronologiques en une seule série temporelle en minimisant l'erreur quadratique moyenne de prédiction. Disons que j'ai des séries chronologiques de 2001-2010 avec...
Il y a peu d'explications que je peux trouver qui décrivent comment interpréter les coefficients de régression linéaire après avoir différencié une série chronologique (pour éliminer une racine unitaire). Est-ce si simple qu'il n'est pas nécessaire de le déclarer formellement? (Je suis au courant...
J'ai des données pour la population d'un certain nombre de poissons différents, échantillonnés sur une période d'environ 5 ans, mais de façon très irrégulière. Parfois, il y a des mois entre les échantillons, parfois il y a plusieurs échantillons en un mois. Il y a aussi beaucoup de 0 comptes...
J'essaie de mettre à jour mon modèle basé sur lm () pour obtenir des erreurs et des tests standard corrects. Je suis vraiment confus quant à la matrice VC à utiliser. Le sandwichpackage propose vcovHC, vcovHACet NeweyWest. Alors que le premier ne rend compte que de l'hétéroscédasticité, les deux...
J'essaie d'analyser le décalage entre les séries chronologiques de deux cours boursiers. Dans l'analyse de séries chronologiques régulières, nous pouvons faire Cross Correlaton, VECM (Granger Causality). Cependant, comment peut-on gérer la même chose dans des séries temporelles irrégulièrement...
Quelle est la bonne façon de tester la signification des ratios de Sharpe ou des ratios d'information? Les ratios de Sharpe seront basés sur divers indices boursiers et peuvent avoir des périodes de rétrospective variables. Une solution que j'ai vue décrite applique simplement un test t de Student,...
Dans l'exemple suivant, j'ai une trame de données qui se compose d'une série chronologique de mesures de la température de l'eau enregistrées à 5 profondeurs dans l'océan où chaque valeur en Tempcorrespond à la date DateTimeet à la profondeur Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT...
J'ai lu beaucoup de choses sur Dynamic Time Warping (DTW) récemment. Je suis très surpris qu'il n'y ait aucune littérature sur l'application du DTW aux séries chronologiques irrégulières, ou du moins je n'ai pas pu le trouver. Quelqu'un pourrait-il me donner une référence à quelque chose en rapport...
Les modèles de pièces biaisées ont généralement un paramètre . Une façon d'estimer la partir d'une série de tirages est d'utiliser une distribution bêta a priori et de calculer la distribution postérieure avec vraisemblance binomiale.θθ=P(Head|θ)θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta...
Je lis un article qui prétend que X^k= 1N--√∑j = 0N- 1Xje- i 2 πk j / N,X^k=1N∑j=0N−1Xje−i2πkj/N,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (c'est-à-dire la transformée de Fourier discrète , DFT) par le CLT tend vers une variable aléatoire gaussienne (complexe). Cependant, je...
J'ai plusieurs séries chronologiques dans un VAR (1) et, comme certaines d'entre elles n'ont pas la même unité de mesure, je voudrais estimer le RMSE en pourcentage. Je sais que cela pourrait se faire de plusieurs manières (voir ci-dessous) mais je ne sais pas précisément quelle est celle qui...
Je veux juste vérifier que j'interprète correctement les tracés ACF et PACF: Les données correspondent aux erreurs générées entre les points de données réels et les estimations générées à l'aide d'un modèle AR (1). J'ai regardé la réponse ici: Estimer les coefficients ARMA par inspection ACF et...
J'ai un ensemble de données où l'intuition empirique dit que je devrais m'attendre à une saisonnalité hebdomadaire (c'est-à-dire que le comportement le samedi et le dimanche est différent du reste de la semaine). Si cette prémisse est vraie, un graphique d'autocorrélation ne devrait-il pas me...
Je lis un exemple donné dans le livre, Machine Learning for Hackers . Je vais d'abord développer l'exemple, puis parler de ma question. Exemple : Prend un ensemble de données pour 10 ans de 25 actions. Exécute PCA sur les 25 cours de bourse. Compare la composante principale avec l'indice Dow Jones....