Preguntas etiquetadas con time-series

Se puede demostrar que, en general, la estadística de prueba de cointegración de . Creo que esto es cierto para todas las pruebas de cointegración, por lo que la prueba particular utilizada es, quizás, irrelevante.A,B≠B,AA,B≠B,AA, B \ne B,A Sin embargo, he encontrado que las dos estadísticas de prueba son generalmente …

8 time-series  cointegration 

Tengo dos series de tiempo (parámetros de un modelo para hombres y mujeres) y mi objetivo es identificar un modelo ARIMA apropiado para hacer pronósticos. Mi serie de tiempo se ve así: El gráfico y el ACF muestran no estacionario (los picos del ACF se cortan muy lentamente). Por lo …

8 r  time-series  modeling  arima  autocorrelation 

Tengo los siguientes datos simulados de 2500 personas sobre la incidencia de una enfermedad rara durante 20 años. year number_affected 1 0 2 0 3 1 4 0 5 0 6 0 7 1 8 0 9 1 10 0 11 1 12 0 13 0 14 1 15 1 …

8 time-series  hypothesis-testing  trend 

Estoy tratando de escribir una tesis de pregrado en la que pruebo el poder predictivo de un modelo econométrico dado en una serie de tiempo financiera determinada. Necesito algunos consejos sobre cómo debo hacer esto. Para poner las cosas en contexto, en su mayoría tengo una econometría auto estudiada; el …

8 time-series  forecasting  econometrics  arima  garch 

Para ser honesto, he leído muchos sitios web y respuestas con respecto a esta pregunta, y ninguno lo explicó en palabras simples que sean comprensibles. Lo que quiero hacer es comprender qué hace una caminata aleatoria y cómo se puede usar para el Análisis de enriquecimiento de conjuntos de genes. …

8 time-series  biostatistics  bioinformatics 

Tengo una pregunta sobre el modelado de series de tiempo en R. Mis datos consisten en la siguiente matriz: 1 0.03333333 0.01111111 0.9555556 2 0.03810624 0.02309469 0.9387991 3 0.00000000 0.03846154 0.9615385 4 0.03776683 0.03119869 0.9310345 5 0.06606607 0.01201201 0.9219219 6 0.03900325 0.02058505 0.9404117 7 0.03125000 0.01562500 0.9531250 8 0.00000000 0.00000000 …

8 r  time-series  forecasting  compositional-data 

Digamos que tengo una serie temporal, G t , y una covariable B t . Quiero encontrar la relación entre ellos por el modelo ARMA: G t = Z t + β 0 + β 1 B t donde el Z t residual sigue algún proceso ARMA. El problema es: …

8 time-series  correlation  econometrics  arima  time-varying-covariate 

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

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 2 años . Tengo una serie de tiempo bivariada z_tdonde z_1testá el cambio en las letras del tesoro mensuales …

8 r  time-series  var 

No he trabajado con mucha frecuencia con datos de series de tiempo, por lo que estoy buscando algunos indicadores sobre cómo proceder mejor con esta pregunta en particular. Digamos que tengo los siguientes datos, graficados a continuación: Aquí hay un año en el eje x. El eje y es una …

8 time-series 

Esta es una pregunta bastante genérica: suponga que quiero construir un modelo para predecir la próxima observación basada en la anterior. norteNN observaciones (norteNNpuede ser un parámetro para optimizar experimentalmente). Básicamente, tenemos una ventana deslizante de características de entrada para predecir la próxima observación. Puedo usar un enfoque de Modelo …

8 regression  time-series  modeling  prediction  hidden-markov-model 

Entiendo el modelo AR (p): su entrada es la serie temporal que se está modelando. Estoy completamente atascado cuando leo sobre el modelo MA (q): su aportación es innovación o choque aleatorio, ya que a menudo se formula. El problema es que no puedo imaginar cómo obtener un componente de …

8 time-series  arima  linear-model  intuition 

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 2 años . mi serie temporal es obviamente periódica, pero la descomposición estacional usando stl () no funciona en …

8 r  time-series  seasonality 

Digamos que tengo una serie temporal de observaciones y calculo una medida de la varianza de esa serie temporal como la desviación estándar (SD) en una ventana móvil de ancho y esa ventana se mueve en pasos de tiempo únicos sobre la serie. Suponga además que , donde es el …

8 time-series  autocorrelation  moving-window 

Existen varios métodos para hacer pronósticos de series temporales equidistantes (por ejemplo, Holt-Winters, ARIMA, ...). Sin embargo, actualmente estoy trabajando en el siguiente conjunto de datos espaciados irregulares, que tiene una cantidad variable de puntos de datos por año y no hay intervalos de tiempo regulares entre esos puntos: Parcela: …

8 r  time-series  forecasting  unevenly-spaced-time-series