Preguntas etiquetadas con arima

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

¿Puede dar algunos ejemplos de la vida real de series de tiempo para las cuales un proceso de media móvil de orden , es decir tiene alguna razón a priori para ser un buen modelo? Al menos para mí, los procesos autorregresivos parecen ser bastante fáciles de entender intuitivamente, mientras …

54 time-series  arima  interpretation  moving-average 

Dadas todas las buenas propiedades de los modelos de espacio de estado y KF, me pregunto: ¿cuáles son las desventajas del modelado de espacio de estado y el uso del filtro de Kalman (o EKF, UKF o filtro de partículas) para la estimación? Supongamos, por ejemplo, metodologías convencionales como ARIMA, …

53 time-series  arima  kalman-filter  var 

Cuando leo "promedio móvil" en relación con una serie de tiempo, pienso algo así como , o tal vez una ponderada promedio como . (Me doy cuenta de que estos son en realidad modelos AR (3), pero a esto es a lo que mi cerebro salta). ¿Por qué los modelos …

43 time-series  arima  terminology  moving-average 

Estoy confundido. No entiendo la diferencia entre un proceso ARMA y un proceso GARCH ... para mí existen los mismos no? Aquí está el proceso (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} Y aquí está el ARMA ( p,qp,qp, q ): …

42 arima  garch  finance 

Recientemente apliqué una variedad de métodos de pronóstico (MEAN, RWF, ETS, ARIMA y MLP) y descubrí que MEAN funcionó sorprendentemente bien. (MEDIO: donde todas las predicciones futuras se predicen como iguales a la media aritmética de los valores observados). MEDIO incluso superó a ARIMA en las tres series que utilicé. …

38 forecasting  arima 

Comentarios: En primer lugar me gustaría decir un gran agradecimiento a la autora de la nueva tsoutliers paquete que implementa Chen y Liu detección de series temporales de valores atípicos que fue publicado en la Revista de la Asociación Americana de Estadística en 1993 en el software de código abierto …

35 time-series  forecasting  arima  outliers 

Tengo cuatro series temporales diferentes de mediciones por hora: El consumo de calor dentro de una casa. La temperatura fuera de la casa La radiación solar La velocidad del viento Quiero poder predecir el consumo de calor dentro de la casa. Existe una clara tendencia estacional, tanto anualmente como a …

33 time-series  modeling  arima 

¿Cuál es el punto del análisis de series de tiempo? Existen muchos otros métodos estadísticos, como la regresión y el aprendizaje automático, que tienen casos de uso obvios: la regresión puede proporcionar información sobre la relación entre dos variables, mientras que el aprendizaje automático es excelente para la predicción. Pero …

29 time-series  arima 

Estoy usando R (3.1.1) y modelos ARIMA para pronosticar. Me gustaría saber cuál debería ser el parámetro de "frecuencia", que se asigna en la ts()función , si estoy usando datos de series temporales que son: separado por minutos y se extiende por 180 días (1440 minutos / día) separado por …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

En la arimafunción en R, ¿qué order(1, 0, 12)significa? ¿Cuáles son los valores que se pueden asignar a p, d, q, y lo que es el proceso de encontrar esos valores?

27 r  time-series  arima 

Estoy tratando de entender un documento sobre el pronóstico de la carga eléctrica, pero estoy luchando con los conceptos internos, especialmente el modelo SARIMAX . Este modelo se usa para predecir la carga y utiliza muchos conceptos estadísticos que no entiendo (soy un estudiante universitario de ciencias de la computación; …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

Anteriormente utilicé Forecast Pro para pronosticar series de tiempo univariantes, pero estoy cambiando mi flujo de trabajo a R. El paquete de pronósticos para R contiene muchas funciones útiles, pero una cosa que no hace es ningún tipo de transformación de datos antes de ejecutar Auto .arima (). En algunos …

26 r  time-series  data-transformation  forecasting  arima 

Esto puede ser difícil de encontrar, pero me gustaría leer un ejemplo ARIMA bien explicado que usa matemáticas mínimas extiende la discusión más allá de construir un modelo para usar ese modelo para pronosticar casos específicos utiliza gráficos y resultados numéricos para caracterizar el ajuste entre los valores pronosticados y …

25 time-series  arima  intuition