Utilisé Rpour effectuer la décomposition STL, s.windowcontrôle la vitesse à laquelle la composante saisonnière peut changer. De petites valeurs permettent un changement plus rapide. Définir la fenêtre saisonnière sur infini équivaut à forcer la composante saisonnière à être périodique (c.-à-d....
J'ai des données mensuelles sur les séries chronologiques et je voudrais faire des prévisions avec détection des valeurs aberrantes. Voici l'exemple de mon ensemble de données: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71...
Voici mon expérience: J'utilise la findPeaksfonction dans le package quantmod : Je veux détecter les pics "locaux" dans une tolérance de 5, c'est-à-dire les premiers emplacements après que la série chronologique ait chuté des pics locaux de 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc, type="l")...
Je ne sais pas comment calculer la cointégration avec des séries chronologiques irrégulières (idéalement en utilisant le test de Johansen avec VECM). Ma pensée initiale serait de régulariser la série et d'interpoler les valeurs manquantes, bien que cela puisse biaiser l'estimation. Existe-t-il de...
Je voudrais configurer un algorithme pour détecter une anomalie dans les séries temporelles, et je prévois d'utiliser le clustering pour cela. Pourquoi devrais-je utiliser une matrice de distance pour le clustering et non les données brutes des séries temporelles ?, Pour la détection de l'anomalie,...
Supposons que l'on dispose d'une série chronologique à partir de laquelle on peut prendre diverses mesures telles que la période, le maximum, le minimum, la moyenne, etc., puis les utiliser pour créer un modèle d'onde sinusoïdale avec les mêmes attributs. dans quelle mesure les données réelles...
J'ai une série chronologique que j'essaie de prévoir, pour laquelle j'ai utilisé le modèle saisonnier ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). C'est différent de ce que R a suggéré avec auto.arima (R calculé ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] serait un meilleur ajustement, je l'ai nommé fit1). Cependant, au...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Je recueille actuellement des données pour une expérience sur les caractéristiques psychosociales associées à l'expérience de la douleur. Dans le cadre de cela, je recueille électroniquement les mesures GSR et BP de mes participants, ainsi que diverses mesures autodéclarées et implicites. J'ai une...
J'ai la série chronologique des prix de deux titres, A et B, sur la même période et échantillonnés à la même fréquence. Je voudrais tester s'il existe une différence statistiquement significative dans le temps entre les deux prix (mon hypothèse nulle serait que la différence est nulle). Plus...
J'utilise une série chronologique quotidienne de données de vente qui contient environ 2 ans de points de données quotidiens. Sur la base de certains tutoriels / exemples en ligne, j'ai essayé d'identifier la saisonnalité des données. Il semble qu'il y ait une périodicité / saisonnalité...
J'ai joué avec des tests de racine unitaire en R et je ne sais pas trop quoi faire du paramètre k lag. J'ai utilisé le test Dickey Fuller augmenté et le test Philipps Perron du package tseries . Évidemment, le paramètre par défaut (pour le ) ne dépend que de la longueur de la série. Si je choisis...
Je travaille sur une série chronologique dont les valeurs sont strictement positives . En travaillant avec différents modèles, notamment AR, MA, ARMA, etc., je n'ai pas pu trouver de moyen simple d'obtenir des prévisions strictement positives. J'utilise R pour faire mes prévisions, et tout ce que...
Après avoir lu ce billet de blog sur les modèles de séries chronologiques structurelles bayésiennes, j'ai voulu examiner la mise en œuvre de cela dans le contexte d'un problème pour lequel j'avais précédemment utilisé ARIMA. J'ai quelques données avec certaines composantes saisonnières connues...
Comment puis-je générer des séries temporelles binaires telles que: La probabilité moyenne d'observer 1 est spécifiée (disons 5%); Probabilité conditionnelle d'observer 1 au temps étant donné la valeur à t - 1 (disons 30% si t - 1tttt−1t−1t-1t−1t−1t-1 valeur était 1)?...
Considérons une simple série chronologique: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 nous pouvons calculer une matrice d'adjacence pour cette série temporelle représentant les liens temporels entre les échantillons. Dans le calcul de cette matrice, nous ajoutons un site imaginaire...
J'ai donc tracé l'ACF / PACF des retours de pétrole et je m'attendais à voir une autocorrélation positive, mais à ma grande surprise, je n'obtiens qu'une autocorrélation négative significative. Comment dois-je interpréter le graphique ci-dessus? Ils semblent indiquer que les rendements pétroliers...
Je connais LASSO, la régularisation de type crête et filet élastique dans les modèles de régression linéaire. Question: Ce type d'estimation pénalisée (ou similaire) peut-il être appliqué à la modélisation ARIMA (avec une partie MA non vide)? Dans la construction de modèles ARIMA, il semble...
J'essaie de comprendre comment les paramètres sont estimés dans la modélisation ARIMA / Box Jenkins (BJ). Malheureusement, aucun des livres que j'ai rencontrés ne décrit en détail la procédure d'estimation telle que la procédure d'estimation de log-vraisemblance. J'ai trouvé le site Web / matériel...
En pratique, comment évaluer si un processus AR (P) est stationnaire ou non? Comment déterminer la commande du modèle AR et