Je construis un modèle prédictif qui prévoit la probabilité de réussite d'un étudiant à la fin d'un trimestre. Je m'intéresse particulièrement à savoir si l'étudiant réussit ou échoue, où le succès est généralement défini comme la réussite du cours et l'obtention de 70% ou plus de points sur le...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 6 ans . Je travaille sur un petit projet avec une série chronologique qui...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Comment ajuster un modèle linéaire avec des erreurs autocorrélées dans...
Je travaille sur une simulation physique 2D et je collecte des données dans le temps en plusieurs points. Ces points discrets sont le long de lignes verticales, avec plusieurs lignes dans la direction axiale. Cela rend l'ensemble de données 4D efficace. Par exemple, supposons que j'ai des points de...
Quelqu'un pourrait-il me montrer un exemple sur la façon d'utiliser le filtrage DLM Kalman en R sur une série temporelle. Disons que j'ai ces valeurs (valeurs trimestrielles avec saisonnalité annuelle); comment utiliseriez-vous DLM pour prédire les prochaines valeurs? Et BTW, ai-je suffisamment de...
Ce problème concerne en fait la détection des incendies, mais il est fortement analogue à certains problèmes de détection de désintégration radioactive. Le phénomène observé est à la fois sporadique et très variable; ainsi, une série chronologique sera constituée de longues chaînes de zéros...
J'essaie de comprendre l'utilisation de l'ACP dans un récent article de journal intitulé «Cartographie de l'activité cérébrale à l'échelle avec l'informatique en grappes» Freeman et al., 2014 (pdf gratuit disponible sur le site Web du laboratoire ). Ils utilisent l'ACP sur les données de séries...
J'ai vu plusieurs fois des gens rejeter le nul dans un test de Dickey-Fuller augmenté , puis affirmer qu'il montre que leur série est stationnaire (malheureusement, je ne peux pas montrer les sources de ces affirmations, mais j'imagine que des affirmations similaires existent ici et là dans un ou...
Il y a un assez vieux billet sur le blog de William Briggs qui examine les pièges du lissage des données et de leur transfert à l'analyse. L'argument clé est à savoir: Si, dans un moment de folie, vous lissez des données de séries chronologiques et que vous les utilisez comme entrée pour d'autres...
J'ai des données de séries chronologiques et j'ai utilisé un comme modèle pour ajuster les données. Le est une variable aléatoire indicatrice qui est soit 0 (quand je ne vois pas d'événement rare) ou 1 (quand je vois l'événement rare). Sur la base des observations précédentes que j'ai pour , je...
J'aimerais détecter des changements dans les données de séries chronologiques, qui ont généralement la même forme. Jusqu'à présent, j'ai travaillé avec le changepointpackage pour R et les fonctions cpt.mean(), cpt.var()et cpt.meanvar(). cpt.mean()avec la méthode PELT fonctionne bien lorsque les...
Penser à utiliser des réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries chronologiques. Ils implémentent essentiellement une sorte d'auto-régression non linéaire généralisée, par rapport aux modèles ARMA et ARIMA qui utilisent l'auto-régression linéaire. Si nous effectuons une...
J'ai quelques données de fréquence cumulées. Une ligne semble très bien correspondre aux données, mais il y a un mouvement cyclique / périodique dans la ligne. Je voudrais estimer quand la fréquence cumulée atteindra une certaine valeur c . Lorsque je trace les valeurs résiduelles par rapport aux...
Il s'agit d'une question de base sur les modèles Box-Jenkins MA. Si je comprends bien, un modèle MA est essentiellement une régression linéaire des valeurs de séries temporelles YYY rapport aux termes d'erreur précédents . Autrement dit, l'observation est d'abord régressée par rapport à ses valeurs...
Pourquoi les «séries chronologiques» sont-elles appelées ainsi? La série signifie la somme d'une séquence. Pourquoi est-ce une série temporelle, pas une séquence temporelle? Le temps est -il la variable indépendante?
J'espère pouvoir poser cette question correctement. J'ai accès aux données play-by-play, c'est donc plus un problème avec la meilleure approche et la construction des données correctement. Ce que je cherche à faire, c'est de calculer la probabilité de gagner un match dans la LNH compte tenu du...
Lorsque nous parlons de données longitudinales, nous pouvons faire référence aux données collectées au fil du temps auprès du même sujet / unité d'étude à plusieurs reprises, il existe donc des corrélations pour les observations au sein du même sujet, c'est-à-dire la similitude intra-sujet. Lorsque...
Une augmentation du nombre de cas et de décès se produit pendant les épidémies (augmentation soudaine du nombre) en raison d'une circulation virale (comme le virus du Nil occidental aux États-Unis en 2002) ou de la diminution de la résistance des personnes ou de la contamination des aliments ou de...
J'ai deux séries chronologiques: Un proxy de la prime de risque de marché (ERP; ligne rouge) Le taux sans risque, fondé sur une obligation d'État (ligne bleue) Je veux tester si le taux sans risque peut expliquer l'ERP. Par la présente, j'ai essentiellement suivi les conseils de Tsay (2010, 3e...
Je n'ai pas l'habitude d'utiliser des variables au format de date dans R. Je me demande simplement s'il est possible d'ajouter une variable de date comme variable explicative dans un modèle de régression linéaire. Si c'est possible, comment interpréter le coefficient? Est-ce l'effet d'un jour sur...