Preguntas etiquetadas con time-series

No estoy acostumbrado a usar variables en el formato de fecha en R. Solo me pregunto si es posible agregar una variable de fecha como una variable explicativa en un modelo de regresión lineal. Si es posible, ¿cómo podemos interpretar el coeficiente? ¿Es el efecto de un día en la …

17 r  regression  time-series 

Estoy trabajando en un alogoritmo en R para automatizar un cálculo de pronóstico mensual. Estoy usando, entre otros, la función ets () del paquete de pronóstico para calcular el pronóstico. Está funcionando muy bien. Desafortunadamente, para algunas series de tiempo específicas, el resultado que obtengo es extraño. A continuación, encuentre …

16 r  time-series  forecasting  exponential-smoothing 

Soy nuevo en la página y bastante nuevo en estadísticas y R. Estoy trabajando en un proyecto para la universidad con el objetivo de encontrar la correlación entre la lluvia y el nivel de flujo de agua en los ríos. Una vez que se prueba la correlación, quiero pronosticarla / …

16 r  time-series  forecasting  cross-correlation  lags 

Tengo antecedentes moderados en el pronóstico de series de tiempo. He mirado varios libros de pronósticos y no veo las siguientes preguntas abordadas en ninguno de ellos. Tengo dos preguntas: ¿Cómo determinaría objetivamente (mediante una prueba estadística) si una serie de tiempo dada tiene: Estacionalidad estocástica o estacionalidad determinista Tendencia …

16 time-series  forecasting  arima  stochastic-processes 

Estoy trabajando en el conjunto de datos electricitydisponibles en el paquete R TSA. Mi objetivo es averiguar si un arimamodelo será apropiado para estos datos y, finalmente, ajustarlo. Así que procedí de la siguiente manera: primero: trazar la serie de tiempo que resultó si el siguiente gráfico: segundo: quería tomar …

16 r  time-series  stationarity 

Utilizando Rpara realizar la descomposición de STL, s.windowcontrola qué tan rápido puede cambiar el componente estacional. Los valores pequeños permiten un cambio más rápido. Establecer que la ventana estacional sea infinita es equivalente a forzar que el componente estacional sea periódico (es decir, idéntico a través de los años). Mis …

16 r  time-series  trend  seasonality 

Tengo un conjunto de datos que consiste en una serie de recuentos de casos mensuales de "palo roto" de varios sitios. Estoy tratando de obtener una estimación resumida única de dos técnicas diferentes: Técnica 1: Ajuste un "palo roto" con un Poisson GLM con una variable indicadora 0/1, y usando …

16 time-series  mixed-model 

Al leer publicaciones en este sitio, sé que hay una función R auto.arima(en el forecast paquete ). También sé que IrishStat , un miembro de este sitio, construyó el paquete comercial autobox a principios de la década de 1980. Como estos dos paquetes existen hoy y seleccionan automáticamente los modelos …

16 time-series  arima  automatic-algorithms 

Estoy tratando de educarme sobre la causalidad de Granger. He leído las publicaciones en este sitio y varios buenos artículos en línea. También me encontré con una herramienta muy útil, la Calculadora de estadísticas gratuitas de Bivariate Granger Causality , que le permite ingresar sus series de tiempo y calcular …

16 time-series  causality  granger-causality 

Necesito pronosticar las siguientes 4 variables para la 29a unidad de tiempo. Tengo aproximadamente 2 años de datos históricos, donde 1 y 14 y 27 son todos del mismo período (o época del año). Al final, estoy haciendo una descomposición de estilo Oaxaca-Blinder en , w d , w c …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

¿Podría alguien decirme qué significa el término 'persistencia' en el análisis de series de tiempo? Se trata de econometría y regresión aplicada.

16 regression  time-series  econometrics  terminology 

Necesito algunos recursos para comenzar a usar redes neuronales para el pronóstico de series temporales. Soy cauteloso de implementar algún documento y luego descubrir que han exagerado mucho el potencial de sus métodos. Entonces, si tiene experiencia con los métodos que sugiere, será aún más increíble.

16 time-series  neural-networks  forecasting  references 

Estoy descubriendo el maravilloso mundo de los llamados "Modelos ocultos de Markov", también llamados "modelos de cambio de régimen". Me gustaría adaptar un HMM en R para detectar tendencias y puntos de inflexión. Me gustaría construir el modelo lo más genérico posible para poder probarlo a muchos precios. ¿Alguien puede …

16 r  time-series  finance  hidden-markov-model 

Tengo una serie temporal simple con 5-10 puntos de datos por conjunto de datos a intervalos regulares. Me pregunto cuál es la mejor manera de determinar si dos conjuntos de datos son diferentes. ¿Debo probar las pruebas t en cada punto de datos, o mirar el área debajo de las …

16 time-series  statistical-significance 

Los econométricos a menudo hablan de una serie temporal integrada con el orden k, I (k) . k es el número mínimo de diferencias requeridas para obtener una serie temporal estacionaria. ¿Qué métodos o pruebas estadísticas se pueden usar para determinar, dado un nivel de confianza, el orden de integración …

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