Preguntas etiquetadas con time-series

Como pasatiempo secundario, he estado explorando las series temporales de pronósticos (en particular, usando R). Para mis datos, tengo el número de visitas por día, por cada día que se remonta a casi 4 años. En estos datos hay algunos patrones distintos: De lunes a viernes tiene muchas visitas (mayor …

9 r  time-series  seasonality  forecasting 

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 

Introducción En la combinación de pronósticos, una de las soluciones populares se basa en la aplicación de algún criterio de información. Tomando, por ejemplo, el criterio de Akaike estimado para el modelo , uno podría calcular las diferencias de de y luego RP_j = e ^ {(AIC ^ * - …

9 time-series  forecasting  data-transformation  econometrics 

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 

Tengo series temporales ruidosas que necesito segmentar en esas porciones con una media cero y aquellas porciones sin una media cero. Encontrar los límites con la mayor precisión posible es importante (claramente donde el límite se encuentra con precisión es un poco subjetivo). Creo que una variante cusum podría adaptarse …

9 time-series  classification  mean  change-point 

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 

¿Cuáles son las diferencias entre VAR (vector de regresión automática) y MANOVA?

9 time-series  manova  autoregressive 

Estoy revisando el libro 'Introductory Time Series with R' de Cowpertwait y Metcalfe. En la página 36, ​​dice que las líneas están en: . He leído aquí el foro R que las líneas están en . - 1 / n ± 2 / n--√-1/ /norte±2/ /norte-1/n \pm 2/\sqrt{n}± 1.96 / …

9 r  time-series 

Estoy midiendo la existencia de respuesta en las mediciones de la señal celular. Lo que hice primero fue aplicar un algoritmo de suavizado (Hanning) a la serie de datos de tiempo, luego detectar picos. Lo que obtengo es esto: Si quisiera hacer que la detección de la respuesta sea un …

9 time-series  python  signal-detection 

Esto puede sonar muy básico, pero tengo este problema: tengo una cola de datos con un tamaño de ventana de 300. Se agregan nuevos datos en un extremo, los valores antiguos se eliminan del otro extremo. Espero que los datos de la cola se mantengan más o menos consistentes, por …

9 time-series  maximum 

Estoy trabajando en un proyecto de control de máquinas. Podemos medir la corriente del motor durante la operación. A continuación se muestran datos de muestra de dos motores que realizan una operación con éxito. El trazo rojo muestra la corriente de un motor, el azul traza la corriente de otro. …

9 time-series 

Estoy tratando de abordar un problema que trata con la imputación de datos faltantes de un estudio de datos de panel (no estoy seguro si estoy usando correctamente el 'estudio de datos de panel', como lo aprendí hoy). Tengo datos de recuento total de muertes para los años 2003 hasta …

9 r  time-series  panel-data  data-imputation 

¿Existe un método estándar (o el mejor) para probar cuando una serie temporal determinada se ha estabilizado? Alguna motivación Tengo un sistema dinámico estocástico que genera un valor en cada paso de tiempo . Este sistema tiene un comportamiento transitorio hasta el paso de tiempo t ^ * y luego …

9 time-series  machine-learning 

Estoy trabajando con una serie temporal de puntajes de anomalías (el fondo es la detección de anomalías en redes de computadoras). Cada minuto, obtengo un puntaje de anomalía que me dice cuán "inesperado" o anormal es el estado actual de la red. Cuanto más alto sea el puntaje, más anormal …

9 time-series  outliers  threshold 

Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial