Preguntas etiquetadas con time-series

Las series de tiempo son datos observados a lo largo del tiempo (ya sea en tiempo continuo o en períodos de tiempo discretos).

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¿Cuál es mejor, stl o descomponer?
Estoy haciendo análisis de series de tiempo usando R. Tengo que descomponer mis datos en componentes de tendencia, estacionales y aleatorios. Tengo datos semanales por 3 años. He encontrado dos funciones en R - stl()y decompose(). He leído que stl()no es bueno para la descomposición multiplicativa. ¿Alguien puede decirme en …
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Modelo de historial de eventos en tiempo discreto (supervivencia) en R
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 …
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Pregunta sobre la función de autocovarianza de muestra
Estoy leyendo un libro de análisis de series temporales y la fórmula para la autocovarianza de muestra se define en el libro como: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) conpara . es la media.γˆ(−h)=γˆ(h)γ^(−h)=γ^(h)\widehat{\gamma}(-h) = \widehat{\gamma}(h)\;ˉ xh=0,1,...,n−1h=0,1,...,n−1\;h = 0,1, ..., n-1x¯x¯\bar{x} ¿Alguien puede explicar intuitivamente por qué dividimos la suma por y no …
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¿Cómo encontrar similitudes entre series de tiempo?
En el siguiente ejemplo, tengo un marco de datos que consiste en una serie temporal de mediciones de temperatura del agua registradas a 5 profundidades en el océano donde cada valor Tempcorresponde a la fecha DateTimey la profundidad Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime …
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R regresión lineal variable categórica valor "oculto"
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …
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