Las series de tiempo son datos observados a lo largo del tiempo (ya sea en tiempo continuo o en períodos de tiempo discretos).
Comencé por Time Series Analysis de Hamilton, pero estoy perdido sin remedio. Este libro es realmente demasiado teórico para que lo pueda aprender solo. ¿Alguien tiene una recomendación para un libro de texto sobre análisis de series de tiempo que sea adecuado para el autoestudio?...
Entiendo que una serie temporal estacionaria es aquella cuya media y varianza es constante en el tiempo. ¿Alguien puede explicar por qué tenemos que asegurarnos de que nuestro conjunto de datos es estacionario antes de poder ejecutar diferentes modelos ARIMA o ARM en él? ¿Esto también se aplica a...
Estoy trabajando con una gran cantidad de series de tiempo. Estas series temporales son básicamente mediciones de red que se realizan cada 10 minutos, y algunas de ellas son periódicas (es decir, el ancho de banda), mientras que otras no (es decir, la cantidad de tráfico de enrutamiento). Me...
Soy nuevo en el aprendizaje automático, y he estado tratando de descubrir cómo aplicar la red neuronal al pronóstico de series temporales. He encontrado recursos relacionados con mi consulta, pero parece que todavía estoy un poco perdido. Creo que una explicación básica sin demasiados detalles...
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin...
Pregunta: Quiero estar seguro de algo, ¿el uso de la validación cruzada k-fold con series de tiempo es sencillo o hay que prestar especial atención antes de usarlo? Antecedentes: estoy modelando una serie temporal de 6 años (con cadena semi-markov), con una muestra de datos cada 5 min. Para...
Antecedentes Estoy trabajando en el Centro de operaciones de red, supervisamos los sistemas informáticos y su rendimiento. Una de las métricas clave para monitorear es una cantidad de visitantes \ clientes actualmente conectados a nuestros servidores. Para hacerlo visible, nosotros (el equipo de...
Recuerdo estar sentado en cursos de estadísticas como una audiencia de pregrado sobre por qué la extrapolación era una mala idea. Además, hay una variedad de fuentes en línea que comentan sobre esto. También hay una mención de esto aquí . ¿Alguien puede ayudarme a entender por qué la extrapolación...
Las redes neuronales recurrentes difieren de las "regulares" por el hecho de que tienen una capa de "memoria". Debido a esta capa, se supone que los NN recurrentes son útiles en el modelado de series temporales. Sin embargo, no estoy seguro de entender correctamente cómo usarlos. Digamos que tengo...
Quiero detectar la estacionalidad en los datos que recibo. Hay algunos métodos que he encontrado, como el gráfico de subserie estacional y el gráfico de autocorrelación, pero la cuestión es que no entiendo cómo leer el gráfico, ¿alguien podría ayudarme? La otra cosa es, ¿hay otros métodos para...
Soy nuevo en el área de aprendizaje profundo y para mí el primer paso fue leer artículos interesantes del sitio deeplearning.net. En artículos sobre aprendizaje profundo, Hinton y otros hablan principalmente de aplicarlo a problemas de imagen. ¿Puede alguien intentar responderme? ¿Se puede aplicar...
¿Puede dar algunos ejemplos de la vida real de series de tiempo para las cuales un proceso de media móvil de orden , es decir tiene alguna razón a priori para ser un buen modelo? Al menos para mí, los procesos autorregresivos parecen ser bastante fáciles de entender intuitivamente, mientras que...
Esta publicación es la continuación de otra publicación relacionada con un método genérico para la detección de valores atípicos en series de tiempo . Básicamente, en este punto estoy interesado en una forma sólida de descubrir la periodicidad / estacionalidad de una serie temporal genérica...
Estoy analizando algunos datos en los que me gustaría realizar una regresión lineal ordinaria, sin embargo, esto no es posible ya que estoy tratando con una configuración en línea con un flujo continuo de datos de entrada (que rápidamente será demasiado grande para la memoria) y necesito para...
Dadas todas las buenas propiedades de los modelos de espacio de estado y KF, me pregunto: ¿cuáles son las desventajas del modelado de espacio de estado y el uso del filtro de Kalman (o EKF, UKF o filtro de partículas) para la estimación? Supongamos, por ejemplo, metodologías convencionales como...
Lo sé, esto puede sonar como fuera de tema, pero escúchame. En Stack Overflow y aquí obtenemos votos en las publicaciones, todo esto se almacena en forma de tabla. P.ej: Identificación del poste Identificación del votante Tipo de voto Fecha y hora ------- -------- --------- -------- 10 1 2...
Tengo 2 series temporales (ambas suaves) que me gustaría hacer una correlación cruzada para ver qué tan correlacionadas están. Tengo la intención de utilizar el coeficiente de correlación de Pearson. ¿Es esto apropiado? Mi segunda pregunta es que puedo elegir probar las 2 series de tiempo tan...
Tengo datos de ventas para una serie de puntos de venta, y quiero clasificarlos según la forma de sus curvas a lo largo del tiempo. Los datos se ven más o menos así (pero obviamente no son aleatorios y faltan algunos datos): n.quarters <- 100 n.stores <- 20 if (exists("test.data")){...
Estoy empezando el autoaprendizaje en el análisis de series de tiempo. He notado que hay una serie de posibles dificultades que no son aplicables a las estadísticas generales. Entonces, basándose en ¿Cuáles son los pecados estadísticos comunes? , Me gustaría preguntar: ¿Cuáles son las dificultades...