Preguntas etiquetadas con time-series

Esta publicación es la continuación de otra publicación relacionada con un método genérico para la detección de valores atípicos en series de tiempo . Básicamente, en este punto estoy interesado en una forma sólida de descubrir la periodicidad / estacionalidad de una serie temporal genérica afectada por mucho ruido. Desde …

53 time-series  algorithms  frequency  real-time 

Lo sé, esto puede sonar como fuera de tema, pero escúchame. En Stack Overflow y aquí obtenemos votos en las publicaciones, todo esto se almacena en forma de tabla. P.ej: Identificación del poste Identificación del votante Tipo de voto Fecha y hora ------- -------- --------- -------- 10 1 2 2000-1-1 …

51 time-series  hypothesis-testing  data-mining  markov-process  censoring 

Tengo datos de ventas para una serie de puntos de venta, y quiero clasificarlos según la forma de sus curvas a lo largo del tiempo. Los datos se ven más o menos así (pero obviamente no son aleatorios y faltan algunos datos): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if (exists("test.data")){ …

47 r  time-series  clustering 

Tengo 2 series temporales (ambas suaves) que me gustaría hacer una correlación cruzada para ver qué tan correlacionadas están. Tengo la intención de utilizar el coeficiente de correlación de Pearson. ¿Es esto apropiado? Mi segunda pregunta es que puedo elegir probar las 2 series de tiempo tan bien como quiera. …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

Estoy empezando el autoaprendizaje en el análisis de series de tiempo. He notado que hay una serie de posibles dificultades que no son aplicables a las estadísticas generales. Entonces, basándose en ¿Cuáles son los pecados estadísticos comunes? , Me gustaría preguntar: ¿Cuáles son las dificultades comunes o los pecados estadísticos …

46 time-series  self-study 

En el campo de la economía (creo) tenemos ARIMA y GARCH para series de tiempo regularmente espaciadas y Poisson, Hawkes para procesos de puntos de modelado, entonces, ¿qué hay de los intentos de modelar series de tiempo espaciadas irregularmente (de manera desigual)? Existen (al menos) prácticas comunes ? (Si tiene …

45 time-series  garch  poisson-process  point-process  unevenly-spaced-time-series 

Tengo dos series de tiempo, que se muestran en la trama a continuación: El gráfico muestra el detalle completo de ambas series de tiempo, pero puedo reducirlo fácilmente a las observaciones coincidentes si es necesario. Mi pregunta es: ¿Qué métodos estadísticos puedo usar para evaluar las diferencias entre las series …

44 r  time-series 

Considero el problema de la clasificación (multiclase) basada en series de tiempo de longitud variable TTT , es decir, encontrar una función f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, través de una representación …

43 time-series  classification  feature-selection  signal-processing 

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 

Además de tomar las diferencias, ¿cuáles son otras técnicas para hacer una serie temporal no estacionaria, estacionaria? Normalmente, uno se refiere a una serie como " integrada de orden p " si puede hacerse estacionaria a través de un operador de retraso .(1−L)PXt(1−L)PXt(1-L)^P X_t

42 time-series  stationarity 

¿Cuál sería el enfoque para usar Dynamic Time Warping (DTW) para realizar la agrupación de series de tiempo? He leído sobre DTW como una forma de encontrar similitudes entre dos series de tiempo, mientras que podrían cambiarse en el tiempo. ¿Puedo usar este método como una medida de similitud para …

40 time-series  clustering 

Tengo un conjunto de datos de series de tiempo. Cada serie cubre el mismo período, aunque las fechas reales en cada serie de tiempo pueden no "alinearse" exactamente. Es decir, si las series temporales se leyeran en una matriz 2D, se vería así: date T1 T2 T3 .... TN 1/1/01 …

38 r  time-series  clustering  cointegration 

Quiero suponer que la temperatura de la superficie del mar del mar Báltico es la misma año tras año, y luego describirlo con un modelo lineal / función. La idea que tenía era ingresar el año como un número decimal (o num_months / 12) y averiguar cuál debería ser la …

37 r  regression  time-series  lm 

Me preguntaba qué diferencia y relación hay entre pronóstico y predicción. ¿Especialmente en series de tiempo y regresión? Por ejemplo, ¿estoy en lo cierto? En series de tiempo, el pronóstico parece significar estimar valores futuros dados los valores pasados ​​de una serie de tiempo. En la regresión, la predicción parece …

37 regression  time-series  forecasting  terminology 

He estado usando el paquete caret en R para construir modelos predictivos para clasificación y regresión. Caret proporciona una interfaz unificada para ajustar los hiperparámetros del modelo mediante validación cruzada o arranque de bandas. Por ejemplo, si está construyendo un modelo simple de 'vecinos más cercanos' para la clasificación, ¿cuántos …

37 r  time-series  cross-validation