Preguntas etiquetadas con time-series

Tengo la siguiente serie de tiempo obtenido utilizando los datos publicados a continuación. Para un tamaño de ventana deslizante de 10, estoy tratando de calcular la divergencia KL entre el PMF de los valores dentro de la ventana deslizante actual y el PMF del historial con el objetivo final de …

9 time-series  probability  multivariate-analysis  histogram  kullback-leibler 

Estoy usando un modelo de retraso distribuido para analizar datos de series de tiempo. La duración del período de estudio es de 18 años, y la observación son datos anuales. Cuando se incluye un efecto de retraso de 1 año, falta el primer año de la variable de retraso. Luego, …

8 time-series  missing-data 

Tengo muchas series de tiempo en este formato 1 columna en la que tengo formato de fecha (d / m / año) y muchas columnas que representan diferentes series de tiempo como aquí: DATE TS1 TS2 TS3 ... 24/03/2003 0.00 0.00 ... 17/04/2003 -0.05 1.46 11/05/2003 0.46 -3.86 04/06/2003 -2.21 …

8 r  time-series  clustering 

Si tengo un objeto arima como a: set.seed(100) x1 <- cumsum(runif(100)) x2 <- c(rnorm(25, 20), rep(0, 75)) x3 <- x1 + x2 dummy = c(rep(1, 25), rep(0, 75)) a <- arima(x3, order=c(0, 1, 0), xreg=dummy) print(a) . Series: x3 ARIMA(0,1,0) Call: arima(x = x3, order = c(0, 1, 0), xreg …

8 r  regression  time-series  arima  r-squared 

Soy nuevo en el análisis de series de tiempo, y agradecería cualquier sugerencia sobre la mejor manera de abordar el siguiente problema de regresión de series de tiempo: Tengo mediciones de temperatura por hora en aproximadamente 20 ubicaciones en un sitio durante tres años, junto con información auxiliar estática (pendiente, …

8 time-series  regression  multivariate-analysis  spatio-temporal 

Estoy tratando de configurar una pantalla automática para detectar roturas estructurales en grandes cantidades de series de tiempo. Las series temporales son semanales y representan el comportamiento de los clientes. He configurado una prueba de Chow. Utilizo las 4 semanas más recientes y las comparo con las 22 anteriores. Quiero …

8 time-series  hypothesis-testing  chow-test  change-point 

Un amigo mío me ha pedido que lo ayude con el modelado predictivo del tráfico de automóviles en un estacionamiento de tamaño mediano. El garaje tiene sus días ocupados y fáciles, sus horas pico, horas de apertura (está abierto durante 12 horas durante los días laborables y durante 8 horas …

8 time-series  multivariate-analysis  predictive-models  queueing 

He estado usando las funciones ets () y auto.arima () del paquete de pronóstico para pronosticar una gran cantidad de series de tiempo univariadas. He estado usando la siguiente función para elegir entre los 2 métodos, pero me preguntaba si CrossValidated tenía ideas mejores (o menos ingenuas) para el pronóstico …

8 r  time-series  forecasting  exponential  arima 

Al desarrollar un software de series temporales de propósito general, ¿es una buena idea hacer que su escala sea invariable? ¿Cómo haría uno eso? Tomé una serie temporal de alrededor de 40 puntos, y luego la multipliqué por factores que iban de 10E-9 a 10E3 y luego revisé las funciones …

8 time-series  scale-invariance 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 4 años . Tengo un conjunto de datos con una estructura similar a un archivo de registro muy simple, …

8 time-series  r 

Ayúdame aquí, por favor. Quizás antes de darme una respuesta, tal vez necesites ayudarme a hacer la pregunta. Nunca he aprendido sobre el análisis de series de tiempo y no sé si eso es realmente lo que necesito. Nunca he aprendido sobre promedios suavizados por el tiempo y no sé …

8 time-series  finance  count-data 

Actualización (2019-06-25): cambio de título de "¿ Tienen sentido los modelos MA no invertibles?" para distinguirlo de la pregunta 333802 . Mientras revisa MA (qqq) modelos, me encontré con estas diapositivas (Alonso y García-Martos, 2012). Los autores afirman que, si bien todos los procesos de MA son estacionarios, si no …

8 time-series  moving-average 

Sé que las transformaciones lineales de series temporales que surgen de procesos estacionarios (débilmente) también son estacionarias. ¿Es esto cierto, sin embargo, para una transformación de una serie a través de tomar también el valor absoluto de cada elemento? En otras palabras, si es estacionario, entonces también es estacionario?{Xyo, i …

8 time-series  data-transformation  stationarity 

¿Tendría sentido equipar un modelo a propósito? Digamos que tengo un caso de uso donde sé que los datos no variarán mucho con respecto a los datos de entrenamiento. Estoy pensando aquí en la predicción del tráfico, donde el estado del tráfico sigue un conjunto fijo de patrones viaje matutino …

8 machine-learning  time-series  forecasting  prediction  overfitting 

Si estoy interesado en los efectos causales del cambio en una variable (EEE) sobre algún resultado (OOO), ¿cómo representaría eso en un gráfico acíclico dirigido (DAG)? Suponer ΔE2=E2−E1ΔE2=E2−E1\Delta E_2 = E_2 - E_1, dónde E1E1E_1 Y E2E2E_2 ocurrirá en los momentos 1 y 2, sería un DAG correcto: 1. Suponiendo …

8 time-series  dag