Preguntas etiquetadas con time-series

Comencé por Time Series Analysis de Hamilton, pero estoy perdido sin remedio. Este libro es realmente demasiado teórico para que lo pueda aprender solo. ¿Alguien tiene una recomendación para un libro de texto sobre análisis de series de tiempo que sea adecuado para el autoestudio?

99 time-series  self-study  references 

Entiendo que una serie temporal estacionaria es aquella cuya media y varianza es constante en el tiempo. ¿Alguien puede explicar por qué tenemos que asegurarnos de que nuestro conjunto de datos es estacionario antes de poder ejecutar diferentes modelos ARIMA o ARM en él? ¿Esto también se aplica a los …

92 regression  time-series  stationarity 

Estoy trabajando con una gran cantidad de series de tiempo. Estas series temporales son básicamente mediciones de red que se realizan cada 10 minutos, y algunas de ellas son periódicas (es decir, el ancho de banda), mientras que otras no (es decir, la cantidad de tráfico de enrutamiento). Me gustaría …

88 time-series  outliers  mathematical-statistics  real-time 

Soy nuevo en el aprendizaje automático, y he estado tratando de descubrir cómo aplicar la red neuronal al pronóstico de series temporales. He encontrado recursos relacionados con mi consulta, pero parece que todavía estoy un poco perdido. Creo que una explicación básica sin demasiados detalles ayudaría. Digamos que tengo algunos …

83 time-series  forecasting  neural-networks 

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 

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Pregunta: Quiero estar seguro de algo, ¿el uso de la validación cruzada k-fold con series de tiempo es sencillo o hay que prestar especial atención antes de usarlo? Antecedentes: estoy modelando una serie temporal de 6 años (con cadena semi-markov), con una muestra de datos cada 5 min. Para comparar …

70 time-series  modeling  cross-validation 

Antecedentes Estoy trabajando en el Centro de operaciones de red, supervisamos los sistemas informáticos y su rendimiento. Una de las métricas clave para monitorear es una cantidad de visitantes \ clientes actualmente conectados a nuestros servidores. Para hacerlo visible, nosotros (el equipo de Ops) recopilamos métricas como datos de series …

70 machine-learning  time-series  python  computational-statistics  anomaly-detection 

Recuerdo estar sentado en cursos de estadísticas como una audiencia de pregrado sobre por qué la extrapolación era una mala idea. Además, hay una variedad de fuentes en línea que comentan sobre esto. También hay una mención de esto aquí . ¿Alguien puede ayudarme a entender por qué la extrapolación …

68 regression  time-series  forecasting 

Las redes neuronales recurrentes difieren de las "regulares" por el hecho de que tienen una capa de "memoria". Debido a esta capa, se supone que los NN recurrentes son útiles en el modelado de series temporales. Sin embargo, no estoy seguro de entender correctamente cómo usarlos. Digamos que tengo las …

67 time-series  machine-learning  neural-networks 

Quiero detectar la estacionalidad en los datos que recibo. Hay algunos métodos que he encontrado, como el gráfico de subserie estacional y el gráfico de autocorrelación, pero la cuestión es que no entiendo cómo leer el gráfico, ¿alguien podría ayudarme? La otra cosa es, ¿hay otros métodos para detectar la …

56 time-series  seasonality 

Soy nuevo en el área de aprendizaje profundo y para mí el primer paso fue leer artículos interesantes del sitio deeplearning.net. En artículos sobre aprendizaje profundo, Hinton y otros hablan principalmente de aplicarlo a problemas de imagen. ¿Puede alguien intentar responderme? ¿Se puede aplicar al problema de predecir valores de …

54 time-series  machine-learning  prediction  deep-learning  deep-belief-networks 

¿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 

Estoy analizando algunos datos en los que me gustaría realizar una regresión lineal ordinaria, sin embargo, esto no es posible ya que estoy tratando con una configuración en línea con un flujo continuo de datos de entrada (que rápidamente será demasiado grande para la memoria) y necesito para actualizar las …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

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