Question : La configuration ci-dessous est-elle une implémentation sensée d'un modèle de Markov caché? J'ai un ensemble de données d' 108,000observations (prises sur une période de 100 jours) et approximativement des 2000événements tout au long de la période d'observation. Les données ressemblent à...
J'ai de nombreuses images raster satellite disponibles à partir de différents capteurs. De ceux-ci, les plus grossiers ont une résolution temporelle très abondante. Les rasters à résolution moyenne ont tendance à avoir moins de dates d'acquisition, mais un certain degré d'informations est toujours...
Je veux adapter un DLM avec des coefficients variant dans le temps, c'est-à-dire une extension de la régression linéaire habituelle, .yt= θ1+ θ2X2yt=θ1+θ2x2y_t = \theta_1 + \theta_2x_2 J'ai un prédicteur ( ) et une variable de réponse ( y t ), des captures annuelles de poissons marins et intérieurs...
J'ai beaucoup de séries chronologiques avec des périodes: jour, semaine ou mois. Avec la stl()fonction ou avec, loess(x ~ y)je peux voir à quoi ressemblent les tendances de séries chronologiques particulières. J'ai besoin de détecter si la tendance des séries chronologiques augmente ou diminue....
Ma question est vraiment simple mais ce sont celles qui m'ont vraiment :) Je ne sais pas vraiment comment évaluer si une série temporelle spécifique doit être décomposée en utilisant un additif ou une méthode de décomposition multiplicative. Je sais qu'il y a des indices visuels pour les distinguer...
Supposons que j'ai une fonction inconnue fff avec le domaine , que je connais pour remplir certaines conditions raisonnables comme la continuité. Je connais les valeurs exactes de (car les données proviennent d'une simulation) à certains points d'échantillonnage équidistants t_i = t_0 + iΔt avec i∈...
Nous utilisons STL (implémentation R) pour prévoir les données de séries chronologiques. Chaque jour, nous exécutons des prévisions quotidiennes. Nous aimerions comparer les valeurs prévues aux valeurs réelles et identifier l'écart moyen. Par exemple, nous avons effectué des prévisions pour demain...
Juste parce qu'un correspondant a posé une question intéressante concernant les méthodes de calcul de l'autocorrélation, j'ai commencé à jouer avec, presque sans aucune connaissance des séries chronologiques et de l'autocorrélation. Le correspondant a disposé ses données ( points de données d'une...
Je suis occupé par la modélisation ARIMA augmentée de variables exogènes à des fins de modélisation promotionnelle et j'ai du mal à l'expliquer aux utilisateurs professionnels. Dans certains cas, les progiciels se retrouvent avec une simple fonction de transfert, c'est-à-dire le paramètre *...
Mes données brutes consistent en une série chronologique de 60 jours avec une tendance à la baisse. Les données sont hebdomadaires, la fréquence est donc réglée sur 7. J'ai calculé la différence des données qui ressemble à ceci Lorsque je lance des tracés ACF et PACF sur la différence, il semble...
J'utilise la decomposefonction dans Ret propose les 3 composantes de ma série chronologique mensuelle (tendance, saisonnière et aléatoire). Si je trace le graphique ou regarde le tableau, je peux clairement voir que la série chronologique est affectée par la saisonnalité. Cependant, lorsque je...
J'apprends la régression. J'ai fait quelques régressions transversales qui sont très bien. J'ai récemment fait une régression simple de séries chronologiques. J'ai donc des vecteurs ay & x contenant chacun 1000 observations. J'ai fait une régression ols simple dans Excel qui m'a semblé très...
J'aimerais utiliser un réseau neuronal pour prédire des séries temporelles financières. Je viens d'un milieu informatique et j'ai une certaine connaissance des réseaux de neurones et j'ai lu à ce sujet: TDNN RNN Je cherchais des packages R pour eux et je n'en ai trouvé qu'un pour RNN, le package...
J'ai des données mensuelles de 1993 à 2015 et j'aimerais faire des prévisions sur ces données. J'ai utilisé le package tsoutliers pour détecter les valeurs aberrantes, mais je ne sais pas comment continuer à prévoir avec mon ensemble de données. Voici mon code:
La arimaxfonction dans le TSApackage est, à ma connaissance, le seul Rpackage qui s'adaptera à une fonction de transfert pour les modèles d'intervention. Il manque cependant une fonction de prédiction qui est parfois nécessaire. La solution suivante est-elle une solution à ce problème, tirant parti...
Considérons un processus aléatoire pour lequel la moyenne existe et est constante, pour tous les instants , c'est-à-dire pour tous les instants et décalages temporels (ou "décalages") . Je n'impose aucune autre condition aux moments supérieurs ni à la fonction de distribution. Comment puis-je...
Supposons la séquence unidimensionnelle suivante: A, B, C, Z, B, B, #, C, C, C, V, $, W, A, % ... Les lettres A, B, C, ..ici représentent des événements «ordinaires». Les symboles #, $, %, ...ici représentent des événements «spéciaux» L'espacement temporel entre tous les événements est non uniforme...
Je travaille beaucoup avec les modèles de séries temporelles financières, principalement AR (I) MA et Kalman. Un problème auquel je continue de faire face est la fréquence d'échantillonnage. Au départ, je pensais que si on m'offrait la possibilité d'échantillonner plus fréquemment à partir d'un...
Comment attribuer plus de poids à des observations plus récentes dans R? Je suppose que c'est une question ou un désir fréquemment posé, mais j'ai du mal à trouver exactement comment mettre en œuvre cela. J'ai essayé de chercher beaucoup pour cela, mais je ne peux pas trouver un bon exemple...
Dans les modèles de séries chronologiques, comme ARMA-GARCH, pour sélectionner le décalage ou l'ordre approprié du modèle, différents critères d'information, comme AIC, BIC, SIC, etc., sont utilisés. Ma question est très simple, pourquoi ne pas utiliser le ajusté pour choisir le modèle approprié?...