Preguntas etiquetadas con time-series

Estoy tratando de actualizar mi modelo basado en lm () para obtener errores y pruebas estándar correctos. Estoy realmente confundido qué matriz de VC usar. El sandwichpaquete ofrece vcovHC, vcovHACy NeweyWest. Mientras que el primero solo explica la heterocedasticidad, los dos últimos explican tanto la correlación serial como la heterocedasticidad. …

10 regression  time-series  neweywest 

¿Qué herramientas modernas (basadas en Windows) sugiere para modelar series de tiempo financieras?

10 modeling  time-series  finance  software 

Antecedentes Primero, algunos antecedentes para medir el nivel de comprensión que podría tener. Actualmente completando la tesis de maestría, las estadísticas han sido una parte insignificante de esto, aunque tengo una comprensión básica. Mi pregunta actual me hace dudar de lo que puedo / debo hacer en la práctica, leer …

10 r  time-series  variance  descriptive-statistics  structural-change 

Tengo experiencia previa con validación cruzada K-fold 'normal' para el ajuste del modelo y estoy un poco confundido por la aplicación en modelos de series temporales. Tengo entendido que para los modelos de series temporales, el corolario de la validación cruzada es el procedimiento de "origen progresivo" descrito por Hyndman …

10 time-series  forecasting  cross-validation 

Para poner mi pregunta en contexto, soy un físico pero con una exposición limitada a las estadísticas y lo que aprendí al respecto fue hace más de 30 años. Estoy tratando de aprender sobre el arranque de bloques ya que esa técnica podría ser adecuada para resolver un problema en …

10 time-series  bootstrap 

Hay algunas explicaciones que puedo encontrar que describen cómo interpretar los coeficientes de regresión lineal después de diferenciar una serie de tiempo (para eliminar una raíz unitaria). ¿Es tan simple que no hay necesidad de decirlo formalmente? (Soy consciente de esta pregunta , pero no estaba seguro de cuán general …

10 time-series  multiple-regression  econometrics  linear-model  inference 

Tengo varias series de tiempo en un VAR (1) y, debido a que algunas de ellas no tienen la misma unidad de medida, me gustaría estimar el RMSE en porcentaje. Sé que se podría hacer de varias maneras (ver a continuación), pero no sé exactamente cuál es el que mejor …

10 time-series  mse  rms 

Estoy trabajando en mi tesis donde estoy examinando qué tan fuertes son las emociones que muestran las personas ante diferentes eventos. Mi problema es (1) que tengo MUY poca experiencia con las estadísticas y las matemáticas, así que estoy un poco perdido con todos los métodos diferentes y estaría muy …

10 time-series 

Estoy trabajando con una serie de tiempo multivariante y usando el modelo VAR (Vector Autoregression) para el pronóstico. Mi pregunta es ¿Qué significa estacionariedad en realidad en un marco multivariante? 1) Sé que si en la configuración VAR si el determinante de la inversa de la matriz | IA | …

10 time-series  var  stationarity 

Tengo unas pocas decenas de miles de observaciones que están en una serie temporal pero agrupadas por ubicaciones. Por ejemplo: location date observationA observationB --------------------------------------- A 1-2010 22 12 A 2-2010 26 15 A 3-2010 45 16 A 4-2010 46 27 B 1-2010 167 48 B 2-2010 134 56 B …

10 r  regression  time-series  lags 

¿Cuáles son las pruebas de estacionalidad más simples para series de tiempo? Siendo más específico, quiero probar si specific time series the seasonal componentes significativo. ¿Cuáles son los paquetes recomendados en Python / R?

9 r  time-series  hypothesis-testing  python  seasonality 

Encontré una solución que decía que si el cuadrado de una serie de tiempo es estacionario, también lo es la serie de tiempo original, y viceversa. Sin embargo, no puedo demostrarlo, ¿alguien tiene una idea de si esto es cierto y si es cómo derivarlo?

9 time-series  self-study  data-transformation  stationarity 

Recientemente recapitulé mi conocimiento de la Serie temporal y me di cuenta de que el aprendizaje automático en su mayoría solo da pronósticos un paso por delante. Con pronósticos de un paso adelante me refiero a pronósticos que, por ejemplo, si tenemos datos por hora, utilizamos los datos desde las …

9 machine-learning  time-series  forecasting  arima 

Estoy tratando de modelar y pronosticar una serie de tiempo que es cíclica en lugar de estacional (es decir, hay patrones estacionales, pero no con un período fijo). Esto debería ser posible utilizando un modelo ARIMA, como se menciona en la Sección 8.5 de Pronósticos: principios y práctica : El …

9 time-series  forecasting  arima  seasonality 

Tengo muchos datos de series temporales: niveles y velocidades del agua frente al tiempo. Es la salida de una simulación de modelo hidráulico. Como parte del proceso de revisión para confirmar que el modelo está funcionando como se esperaba, tengo que trazar cada serie de tiempo para asegurarme de que …

9 time-series  data-visualization  change-point