Me encontré con una imagen de un prototipo de aplicación que encuentra cambios significativos ("tendencias" - no picos / valores atípicos) en los datos de tráfico: Quiero escribir un programa (Java, opcionalmente R) que pueda hacer lo mismo, pero debido a que mis habilidades estadísticas están...
Estoy tratando de automatizar la detección de valores atípicos en series de tiempo y utilicé una modificación de la solución propuesta por Rob Hyndman aquí . Digamos que mido las visitas diarias a un sitio web de varios países. Para algunos países donde las visitas diarias son de cientos o miles,...
Estoy trabajando con un proceso de dos estados con en paraxtxtx_t{1,−1}{1,−1}\{1, -1\}t=1,2,…t=1,2,…t = 1, 2, \ldots La función de autocorrelación es indicativa de un proceso con memoria larga, es decir, muestra una disminución de la ley de potencia con un exponente <1. Puede simular una serie...
He ajustado los modelos ARIMA a la serie temporal original, y el mejor modelo es ARIMA (1,1,0). Ahora quiero simular la serie de ese modelo. Escribí el modelo AR (1) simple, pero no podía entender cómo ajustar la diferencia dentro del modelo ARI (1,1,0). El siguiente código R para la serie AR (1)...
Mientras trabajamos con series temporales, a veces detectamos y eliminamos la estacionalidad mediante análisis espectral. Soy un verdadero principiante en series de tiempo, y estoy confundido por qué uno querría eliminar la estacionalidad de la serie de tiempo original. ¿La eliminación de la...
Entonces, lo que he leído sobre el profeta de Facebook es que básicamente divide la serie temporal en tendencia y estacionalidad. Por ejemplo, un modelo aditivo se escribiría como: y( t ) = g( t ) + s ( t ) + h ( t ) + ety(t)=g(t)+s(t)+h(t)+et y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e_t con ttt el...
Tengo el número total de llamadas recibidas cada semana y las he trazado en un gráfico, desde hace casi 3 años. A simple vista, parece que hubo una caída masiva durante la Navidad, que no parece haberse recuperado, parece que ha habido un cambio radical en las solicitudes. ¿Hay alguna prueba que...
La idea detrás de Recurrent Neural Network (RNN) es clara para mí. Lo entiendo de la siguiente manera: tenemos una secuencia de observaciones ( ) (o, en otras palabras, series de tiempo multivariadas). Cada observación individual es un vector numérico dimensional. Dentro del modelo RNN suponemos...
Un proceso es estrictamente estacionario si la distribución conjunta de es la misma que la distribución conjunta de para todos los , para todos los y para todos los .X t 1 , X t 2 , . . . , X t m X t 1 + k , X t 2 + k , . . . , X t m + k m k t 1 , t 2 , . . . , t mXtXtX_tXt1, Xt2, . . . ,...
Estoy buscando un modelo entre los precios de las acciones de energía y el clima. Tengo el precio del MWatt comprado entre los países de Europa y muchos valores sobre el clima (archivos Grib). Cada hora en un período de 5 años (2011-2015). Precio / dia Esto es por día durante un año. Tengo esto...
Actualmente utilizo el siguiente proceso para iniciar una serie de tiempo multivariante en R: Determine los tamaños de bloque: ejecute la función b.staren el nppaquete que produce un tamaño de bloque para cada serie Seleccione el tamaño máximo de bloque Ejecutar tsbooten cualquier serie usando el...
Mi pregunta es sobre la diferencia conceptual entre Holt-Winters y ARIMA. Por lo que yo entiendo, Holt-Winters es un caso especial de ARIMA. Pero, ¿cuándo se prefiere un algoritmo sobre el otro? ¿Quizás Holt-Winters es incremental y, por lo tanto, sirve como un algoritmo en línea (más...
Estoy tratando de entender el significado de cortar y cortar en la trama de series de tiempo de ACF y PACF. ¿Qué significa "Cortar después del retraso"? Esto sobre el límite? ¿Qué significa "Tails off"? En el ejemplo anterior, el libro que estoy usando para estudiar, digamos que es un proceso de...
Estoy tratando de estimar una regresión lineal múltiple en R con una ecuación como esta: regr <- lm(rate ~ constant + askings + questions + 0) las preguntas y preguntas son series temporales de datos trimestrales, construidas con askings <- ts(...). El problema ahora es que obtuve residuos...
Estamos tratando de crear valores aleatorios correlacionados automáticamente que se utilizarán como series de tiempo. No tenemos datos existentes a los que nos referimos y solo queremos crear el vector desde cero. Por un lado, por supuesto, necesitamos un proceso aleatorio con distribución y su...
Dada una serie (observada) con , ¿existe una prueba estadística para probar la hipótesis nula de que (es decir, la propiedad markov)?X t ∈ { 1 , . . . , N } P ( X t | X t - 1 , X t - 2 , . . . , X 1 ) = P ( X t | X t - 1
Tengo datos de demanda de media hora, que es una serie de tiempo de múltiples estaciones. He utilizado tbatsen el forecastpaquete en R, y dieron resultados como este: TBATS(1, {5,4}, 0.838, {<48,6>, <336,6>, <17520,5>}) ¿Significa que la serie no es necesariamente para usar la...
He estado leyendo el Capítulo 13 de Hamilton y tiene la siguiente representación de espacio de estado para un ARMA (p, q). Sea Luego, el proceso ARMA (p, q) es el siguiente: \ begin {alineado} y_t - \ mu & = \ phi_1 (y_ {t-1} - \ mu) + \ phi_2 (y_ {t-2} - \ mu) + ... + \ phi_3 (y_ {t-3} - \...
Estoy tratando de aplicar una serie temporal a los datos muestreados trimestralmente (biomasa animal) durante un período de 10 años con 3 repeticiones por trimestre. Entonces 40 fechas pero 120 observaciones totales. Leí a SARIMA'a en Shumway y Stoffer's Time Series Analysis y sus aplicaciones,...
El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por...