Preguntas etiquetadas con autocorrelation

Solo quiero verificar que estoy interpretando los gráficos ACF y PACF correctamente: Los datos corresponden a los errores generados entre los puntos de datos reales y las estimaciones generadas utilizando un modelo AR (1). He visto la respuesta aquí: Estimar los coeficientes ARMA a través de la inspección ACF y …

10 time-series  arima  interpretation  autocorrelation  acf-pacf 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Planeo incluir coordenadas como covariables en la ecuación de regresión para ajustar la tendencia espacial que existe en los datos. Después de eso, quiero probar los residuos en autocorrelación espacial en variación aleatoria. Tengo varias preguntas ¿Debo realizar la regresión lineal en el que sólo las variables independientes son y …

9 regression  multiple-regression  spatial  autocorrelation 

Tengo una serie temporal de medidas (alturas-series unidimensionales). En el período de observación, el proceso de medición se redujo durante algunos puntos de tiempo. Entonces, los datos resultantes son un vector con NaNs donde había lagunas en los datos. Usando MATLAB, esto me está causando un problema al calcular la …

9 time-series  dataset  matlab  autocorrelation  missing-data 

Ambas variables (dependientes e independientes) muestran efectos de autocorrelación. Los datos son series temporales y estacionarias Cuando ejecuto la regresión, los residuos parecen no estar correlacionados. Mi estadística de Durbin-Watson es mayor que el valor crítico superior, por lo que existe evidencia de que los términos de error no están …

9 regression  time-series  autocorrelation 

Estoy tratando de replicar el cálculo que hacen SAS y SPSS para la función de autocorrelación parcial (PACF). En SAS se produce a través de Proc Arima. Los valores PACF son los coeficientes de una autorregresión de la serie de interés sobre los valores rezagados de la serie. Mi variable …

9 time-series  autocorrelation  partial 

¿La función de autocorrelación tiene algún significado con una serie de tiempo no estacionaria? Por lo general, se supone que las series temporales son estacionarias antes de utilizar la autocorrelación para fines de modelado de Box y Jenkins.

9 time-series  autocorrelation  box-jenkins 

Mis datos en bruto consisten en una serie temporal de 60 días con una tendencia a la baja. Los datos son semanales, por lo que la frecuencia se establece en 7. Calculé la diferencia de los datos que se ve así Cuando ejecuto gráficos ACF y PACF en la diferencia, …

9 r  time-series  autocorrelation 

Por lo que he leído, Hamiltonian Monte Carlo es el MCMCmétodo "goto" cuando su problema es de alta dimensión. Hablando en términos prácticos, ¿cuántas dimensiones 10's, 100's, 1,000's, 10,000's, 100,000's, ..., son demasiadas? Sin duda, el costo computacional se convertirá en un problema y supongo que es importante considerar el …

9 autocorrelation  mcmc  monte-carlo  dimensionality-reduction 

Estoy bastante seguro de que me falta algo obvio aquí, pero estoy bastante confundido con diferentes términos en el campo de series de tiempo. Si lo entiendo correctamente, los errores autocorrelacionados en serie son un problema en los modelos de regresión (ver, por ejemplo, aquí ). Mi pregunta ahora es …

9 time-series  autocorrelation 

Pregunta directa: ¿Hay alguna medida de autocorrelación para una secuencia de observaciones de una variable categórica (desordenada)? Antecedentes: estoy usando MCMC para muestrear a partir de una variable categórica y me gustaría medir qué tan bien se mezcla el método de muestreo que he desarrollado en la distribución posterior. Estoy …

9 categorical-data  mcmc  autocorrelation 

No puedo entender esta propiedad de series estacionarias y la función de autocorrelación. Tengo que demostrar que ∑h=1n−1ρ^(h)=−12∑h=1n−1ρ^(h)=−12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Dónde ρ^(h)=γ^(h)γ^(0)ρ^(h)=γ^(h)γ^(0)\hat\rho(h)=\displaystyle\frac{\hat\gamma(h)}{\hat\gamma(0)} y γ^(h)γ^(h)\hat\gamma(h) es la función de autocovarianza γ^(h)=1n∑t=1n−h(Xt−X¯)(Xt+h−X¯)γ^(h)=1n∑t=1n−h(Xt−X¯)(Xt+h−X¯)\begin{align} \hat\gamma(h) = \frac{1}{n}\sum_{t=1}^{n-h}(X_t-\bar{X})(X_{t+h}-\bar{X}) \end{align} Espero que alguien pueda ayudarme con una prueba, o al menos señalarme en la dirección correcta.

8 time-series  autocorrelation  stationarity 

Solo haciendo un par de juegos mentales revisando mis notas de estadísticas ... He visto ACF alrededor con valores negativos en los rezagos 1 y 2; es posible que tenga una mente en blanco aquí, pero un AC alto negativo en el rezago 1 no implicaría una serie como (-1,1, …

8 time-series  correlation  autocorrelation 

Dejar {Xt}{Xt}\left\{X_t\right\} ser un proceso estocástico formado mediante la concatenación de dibujos iid de un proceso AR (1), donde cada dibujo es un vector de longitud 10. En otras palabras, {X1,X2, ... ,X10}{X1,X2,...,X10}\left\{X_1, X_2, \ldots, X_{10}\right\} son realizaciones de un proceso AR (1); {X11,X12, ...,X20}{X11,X12,...,X20}\left\{X_{11}, X_{12}, \ldots, X_{20}\right\}se extraen del …

8 r  autocorrelation  independence  lags 

Imagine que muestreamos una matriz de covarianza de una distribución Wishart por MCMC. En cada iteración, obtenemos una nueva matriz de muestra SiSiS_i de la distribución Wishart. Pregunta : Dada la traza que contiene todas las muestrasS1,...SnS1,...SnS_1,...S_n, ¿puedo trazar la autocorrelación de estas muestras? He visto a alguien usando la …

8 bayesian  autocorrelation  mcmc