La prueba de Durbin-Watson prueba la autocorrelación de residuos en el retraso 1. Pero también lo hace la prueba de la autocorrelación en el retraso 1 directamente. Además, puede probar la autocorrelación en el retraso 2,3,4 y hay buenas pruebas de portmanteau para la autocorrelación en varios...
A partir del título, me gustaría saber si existe una prueba estadística que pueda ayudarme a identificar una divergencia significativa entre dos series de tiempo similares. Específicamente, mirando la figura a continuación, me gustaría detectar que las series comienzan a divergir en el tiempo t1,...
Siempre creí que el tiempo no debería usarse como un predictor en las regresiones (incluidas las de gam) porque, entonces, uno simplemente "describiría" la tendencia misma. Si el objetivo de un estudio es encontrar parámetros ambientales como la temperatura, etc., que expliquen la variación en,...
Tengo tres conjuntos de datos de series temporales que estoy buscando comparar. Se han tomado en 3 períodos separados de aproximadamente 12 días. Son los recuentos de cabezas promedio, máximo y mínimo tomados en una biblioteca universitaria durante las semanas finales. Tuve que hacer la media, max...
Al realizar un análisis de intervención con datos de series de tiempo (también conocido como series de tiempo interrumpido) como se discute aquí, por ejemplo, un requisito que tengo es estimar la ganancia (o pérdida) total debido a la intervención, es decir, el número de unidades ganadas o perdidas...
Me gustaría combinar el pronóstico y el pronóstico (es decir, los valores pasados pronosticados) de un conjunto de datos de series de tiempo en una serie de tiempo minimizando el Error de predicción cuadrático medio. Digamos que tengo series temporales de 2001-2010 con una brecha para el año...
Hay algunas explicaciones que puedo encontrar que describen cómo interpretar los coeficientes de regresión lineal después de diferenciar una serie de tiempo (para eliminar una raíz unitaria). ¿Es tan simple que no hay necesidad de decirlo formalmente? (Soy consciente de esta pregunta , pero no...
Tengo datos para la población de varios peces diferentes, muestreados durante un período de aproximadamente 5 años, pero en un patrón muy irregular. A veces hay meses entre muestras, a veces hay varias muestras en un mes. También hay muchos 0 recuentos ¿Cómo lidiar con tales datos? Puedo...
Estoy leyendo un ejemplo dado en el libro Machine Learning for Hackers . Primero elaboraré el ejemplo y luego hablaré sobre mi pregunta. Ejemplo : Toma un conjunto de datos durante 10 años de 25 precios de las acciones. Ejecuta PCA en los 25 precios de las acciones. Compara el componente...
Estoy tratando de actualizar mi modelo basado en lm () para obtener errores y pruebas estándar correctos. Estoy realmente confundido qué matriz de VC usar. El sandwichpaquete ofrece vcovHC, vcovHACy NeweyWest. Mientras que el primero solo explica la heterocedasticidad, los dos últimos explican...
¿Cuáles son los enfoques habituales para modelar series de tiempo binarias? ¿Hay un libro de papel o de texto donde se trata esto? Pienso en un proceso binario con fuerte autocorrelación. Algo así como el signo de un proceso AR (1) que comienza en cero. Diga y con ruido blanco . Luego, la serie...
¿Cuál es la forma correcta de probar la importancia de las relaciones de Sharpe o las relaciones de información? Los índices de Sharpe se basarán en varios índices de renta variable y pueden tener períodos de recuperación variables. Una solución que he visto descrita simplemente aplica una prueba...
Estoy tratando de analizar la diferencia entre las series de tiempo de dos precios de acciones. En el análisis regular de series de tiempo, podemos hacer Cross Correlaton, VECM (Granger Causality). Sin embargo, ¿cómo se maneja lo mismo en series temporales espaciadas irregularmente? La hipótesis...
En el siguiente ejemplo, tengo un marco de datos que consiste en una serie temporal de mediciones de temperatura del agua registradas a 5 profundidades en el océano donde cada valor Tempcorresponde a la fecha DateTimey la profundidad Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <-...
He estado leyendo mucho sobre Dynamic Time Warping (DTW) últimamente. Estoy muy sorprendido de que no haya literatura en absoluto sobre la aplicación de DTW a series temporales irregulares, o al menos no pude encontrarla. ¿Alguien podría darme una referencia a algo relacionado con ese problema, o...
Los modelos de monedas sesgadas generalmente tienen un parámetro . Una forma de estimar partir de una serie de sorteos es usar una distribución beta anterior y calcular la distribución posterior con probabilidad binomial.θθ = P( Cabeza | θ )θ=P(Head|θ)\theta = P(\text{Head} | \theta)θθ\theta En mi...
Estoy leyendo un artículo que dice que X^k= 1norte--√∑j = 0norte- 1Xjmi- i 2 πk j / N,X^k=1norte∑j=0 0norte-1Xjmi-yo2πkj/ /norte,\hat{X}_k=\frac{1}{\sqrt{N}}\sum_{j=0}^{N-1}X_je^{-i2\pi kj/N}, (es decir, la Transformada discreta de Fourier , DFT) por el CLT tiende a una variable aleatoria...
Tengo varias series de tiempo en un VAR (1) y, debido a que algunas de ellas no tienen la misma unidad de medida, me gustaría estimar el RMSE en porcentaje. Sé que se podría hacer de varias maneras (ver a continuación), pero no sé exactamente cuál es el que mejor se adapta a un problema de...
Solo quiero verificar que estoy interpretando los gráficos ACF y PACF correctamente: Los datos corresponden a los errores generados entre los puntos de datos reales y las estimaciones generadas utilizando un modelo AR (1). He visto la respuesta aquí: Estimar los coeficientes ARMA a través de...
Tengo un conjunto de datos donde la intuición empírica dice que debería esperar una estacionalidad semanal (es decir, el comportamiento en sábado y domingo es diferente del resto de la semana). ¿Debería ser cierta esta premisa, no debería un gráfico de autocorrelación darme ráfagas en múltiplos de...