Quelle est la meilleure façon de définir le processus de bruit blanc afin qu'il soit intuitif et facile à
J'essaie de faire une analyse des séries chronologiques et je suis nouveau dans ce domaine. J'ai un décompte quotidien d'un événement de 2006-2009 et je veux y adapter un modèle de série chronologique. Voici les progrès que j'ai réalisés: timeSeriesObj = ts(x,start=c(2006,1,1),frequency=365.25)...
Cela peut être difficile à trouver, mais j'aimerais lire un exemple ARIMA bien expliqué qui utilise un minimum de mathématiques étend la discussion au-delà de la construction d'un modèle en utilisant ce modèle pour prévoir des cas spécifiques utilise des graphiques ainsi que des résultats...
J'ai une série chronologique et je souhaite la sous-définir tout en la conservant sous forme de série chronologique, en préservant le début, la fin et la fréquence. Par exemple, disons que j'ai une série chronologique: > qs <- ts(101:110, start=c(2009, 2), frequency=4) > qs Qtr1 Qtr2 Qtr3...
Existe-t-il un bon moyen de mesurer la régularité d'une série chronologique dans R? Par exemple, -1, -0.8, -0.6, -0.4, -0.2, 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0 est beaucoup plus lisse que -1, 0.8, -0.6, 0.4, -0.2, 0, 0.2, -0.4, 0.6, -0.8, 1.0 bien qu'ils aient la même moyenne et l'écart-type. Ce serait...
J'utilise actuellement AnomalyDetection de Twitter dans R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Cet algorithme fournit une détection d'anomalies de séries chronologiques pour les données avec saisonnalité. Question: existe-t-il d'autres algorithmes similaires à celui-ci (le contrôle de la...
Le code suivant évalue la similitude entre deux séries chronologiques: set.seed(10) RandData <- rnorm(8760*2) America <- rep(c('NewYork','Miami'),each=8760) Date = seq(from=as.POSIXct("1991-01-01 00:00"), to=as.POSIXct("1991-12-31 23:00"), length=8760) DatNew <- data.frame(Loc = America,...
Je recherche un module Python qui effectue une analyse de point de changement sur une série chronologique. Il existe un certain nombre d'algorithmes différents et j'aimerais explorer l'efficacité de certains d'entre eux sans avoir à lancer manuellement chacun des algorithmes. Idéalement, j'aimerais...
Quelle est la méthode / méthode la plus simple pour calculer la corrélation entre deux séries chronologiques qui ont exactement la même taille? J'ai pensé multiplier et , et additionner la multiplication. Donc, si ce nombre unique était positif, peut-on dire que ces deux séries sont corrélées? Je...
Nous utilisons généralement l'ACP comme technique de réduction de la dimensionnalité pour les données où les cas sont supposés être iid Question: Quelles sont les nuances typiques dans l'application de l'ACP pour des données dépendantes et non iid? Quelles propriétés agréables / utiles de PCA...
Je comprends que nous devrions utiliser ARIMA pour modéliser une série chronologique non stationnaire. De plus, tout ce que j'ai lu dit que l'ARMA ne devrait être utilisé que pour des séries chronologiques stationnaires. Ce que j'essaie de comprendre, c'est ce qui se passe dans la pratique lors...
Lors de la recherche de séries chronologiques dans R, j'ai trouvé que arima seules les valeurs de coefficient et leurs erreurs standard du modèle ajusté étaient fournies. Cependant, je veux également obtenir la valeur de p des coefficients. Je n'ai trouvé aucune fonction qui donne la signification...
J'ai récemment commencé à travailler pour une clinique antituberculeuse. Nous nous réunissons périodiquement pour discuter du nombre de cas de tuberculose que nous traitons actuellement, du nombre de tests administrés, etc. J'aimerais commencer à modéliser ces chiffres afin de ne pas simplement...
J'ai trouvé deux définitions dans la littérature pour le temps d'autocorrélation d'une série chronologique faiblement stationnaire: τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk|τa=1+2∑k=1∞ρkversusτb=1+2∑k=1∞|ρk| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty...
Dans une question que j'ai posée récemment , on m'a dit que c'était un grand "non-non" d'extrapoler avec du lœss. Mais, dans le dernier article de Nate Silver sur FiveThirtyEight.com, il a discuté de l'utilisation du loess pour faire des prédictions électorales. Il discutait des spécificités des...
Les mécanismes d'attention ont été utilisés dans divers articles sur le Deep Learning au cours des dernières années. Ilya Sutskever, responsable de la recherche chez Open AI, les a félicités avec enthousiasme: https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0 Eugenio Culurciello de...
Ce matin, je me suis réveillé en me demandant (cela pourrait être dû au fait que la nuit dernière je n'ai pas beaucoup dormi): étant donné que la validation croisée semble être la pierre angulaire de la prévision des séries chronologiques, quels sont les modèles que je devrais "normalement...
Quelqu'un a-t-il un bon exemple de prévision / lissage de séries chronologiques à l'aide du filtre de Kalman dans
Je suis intéressé par la sélection de modèles dans un cadre de séries chronologiques. Pour être concret, supposons que je veuille sélectionner un modèle ARMA à partir d'un pool de modèles ARMA avec différents ordres de décalage. L' intention ultime est la prévision . La sélection du modèle peut...
J'ai une série chronologique qui contient des composantes saisonnières doubles et je voudrais décomposer la série en composantes chronologiques suivantes (tendance, composante saisonnière 1, composante saisonnière 2 et composante irrégulière). Pour autant que je sache, la procédure STL de...