Preguntas etiquetadas con time-series

Estoy leyendo un libro sobre series de tiempo y comencé a rascarme la cabeza en la siguiente parte: ¿Podría alguien explicarme la intuición? No pude obtenerlo de este texto. ¿Por qué necesitamos que el proceso sea invertible? ¿Cuál es el panorama general aquí? Gracias por cualquier ayuda. Soy nuevo en …

19 time-series  arma 

Una prueba habitual de importancia cuando se observan dos poblaciones es la prueba t, prueba t pareada si es posible. Esto supone que la distribución es normal. ¿Existen supuestos simplificadores similares que producen una prueba de significación para una serie de tiempo? Específicamente tenemos dos poblaciones bastante pequeñas de ratones …

19 time-series  hypothesis-testing  statistical-significance 

He visto varias veces que las personas rechazan el nulo en una prueba aumentada de Dickey-Fuller , y luego afirman que muestra que su serie es estacionaria (desafortunadamente, no puedo mostrar las fuentes de estas afirmaciones, pero imagino que existen afirmaciones similares aquí y allá en uno u otro diario). …

18 time-series  unit-root  stationarity  augmented-dickey-fuller 

Hay una publicación bastante antigua en el blog de William Briggs que analiza las trampas de suavizar datos y llevarlos a análisis. El argumento clave es a saber: Si, en un momento de locura, suaviza los datos de series de tiempo y los utiliza como entrada para otros análisis, ¡aumenta …

18 time-series  smoothing 

Me gustaría detectar cambios en los datos de series temporales, que generalmente tienen la misma forma. Hasta ahora he trabajado con el changepointpaquete para R y las funciones cpt.mean(), cpt.var()y cpt.meanvar(). cpt.mean()con el método PELT funciona bien cuando los datos generalmente se mantienen en un nivel. Sin embargo, también me …

18 r  time-series  change-point  structural-change 

Tengo datos de series temporales y utilicé un ARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+XtARIMA(p,d,q)+X_t como modelo para ajustar los datos. La XtXtX_t es una variable aleatoria indicadora que es 0 (cuando no veo un evento raro) o 1 (cuando veo el evento raro). Basado en observaciones previas que tengo para XtXtX_t , puedo desarrollar un …

18 time-series  forecasting  simulation 

¿Por qué las "series temporales" se llaman así? Serie significa suma de una secuencia. ¿Por qué es una serie temporal, no una secuencia temporal? ¿Es el tiempo la variable independiente?

17 time-series  self-study  references  terminology 

Tengo dos series de tiempo: Un proxy para la prima de riesgo de mercado (ERP; línea roja) La tasa libre de riesgo, representada por un bono del gobierno (línea azul) Quiero probar si la tasa libre de riesgo puede explicar el ERP. Por la presente, básicamente seguí el consejo de …

17 regression  time-series 

Esta es una pregunta básica sobre los modelos MA de Box-Jenkins. Según entiendo, un modelo MA es básicamente una regresión lineal de series de tiempo los valores de YYY contra términos de error anterior et,...,et−net,...,et−ne_t,..., e_{t-n} . Es decir, la observación YYY es retrocedido primero contra sus valores anteriores Yt−1,...,Yt−nYt−1,...,Yt−nY_{t-1}, …

17 regression  time-series  arima  box-jenkins 

Se produce un aumento en el número de casos y muertes durante las epidemias (aumento repentino en el número) debido a la circulación de virus (como el Virus del Nilo Occidental en EE. UU. En 2002) o la disminución de la resistencia de las personas o la contaminación de alimentos …

17 time-series  forecasting  epidemiology  outliers 

Espero poder hacer esta pregunta de la manera correcta. Tengo acceso a los datos de juego por juego, por lo que es más un problema con el mejor enfoque y la construcción de los datos correctamente. Lo que estoy buscando hacer es calcular la probabilidad de ganar un juego de …

17 time-series  probability  logistic 

Me gustaría construir un algoritmo que pudiera analizar cualquier serie de tiempo y elegir "automáticamente" el mejor método de pronóstico tradicional / estadístico (y sus parámetros) para los datos de series de tiempo analizados. ¿Sería posible hacer algo como esto? En caso afirmativo, ¿puede darme algunos consejos sobre cómo abordar …

17 time-series  forecasting  python 

Pensando en usar redes neuronales recurrentes para el pronóstico de series de tiempo. Básicamente implementan una especie de regresión automática no lineal generalizada, en comparación con los modelos ARMA y ARIMA que utilizan la regresión automática lineal. Si estamos realizando una regresión automática no lineal, ¿sigue siendo necesario que las …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Cuando hablamos de datos longitudinales, podemos referirnos a los datos recopilados a lo largo del tiempo de la misma materia / unidad de estudio repetidamente, por lo tanto, hay correlaciones para las observaciones dentro de la misma materia, es decir, similitud dentro de la materia. Cuando hablamos de datos de …

17 time-series  terminology  panel-data 

Tengo algunos datos de frecuencia acumulativa. Parece que una línea se ajusta muy bien a los datos, pero hay un movimiento cíclico / periódico en la línea. Me gustaría estimar cuándo la frecuencia acumulada alcanzará un cierto valor c . Cuando trazo los residuos frente a los valores ajustados, obtengo …

17 time-series  regression