Basado únicamente en el patrón temporal de clics del mouse (una lista de tiempos de clics ), ¿es posible predecir la actividad del usuario de la computadora?[ t1, t2, t3, ... ][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Por ejemplo, fuera de: trabajar vs pasar tiempo en Facebook vs mirar fotos vs jugar un...
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 <-...
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 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...
A menudo trato con una cantidad razonable de datos de series de tiempo, 50-200 millones de dobles con sellos de tiempo asociados y me gustaría visualizarlos dinámicamente. ¿Existe software para hacer esto de manera efectiva? ¿Qué hay de las bibliotecas y los formatos de datos? Zoom-cache es un...
Tengo algunos problemas para entender las líneas de puntos azules en la siguiente imagen de la función de autocorrelación: ¿Podría alguien darme una explicación simple, lo que me están
Me gustaría descomponer los siguientes datos de series temporales en componentes de temporada, tendencia y residuales. Los datos son un Perfil de Energía de Enfriamiento por hora de un edificio comercial: TotalCoolingForDecompose.ts <- ts(TotalCoolingForDecompose, start=c(2012,3,18),...
He revisado la respuesta a esta pregunta en stats.stackexchange: ¿Cuáles son los buenos recursos que proporcionan un historial de estadísticas? De hecho, el libro de Stigler "Estadísticas sobre la mesa" se ve excelente y estoy ansioso por leerlo. Pero estoy más interesado en el desarrollo de los...
Estoy leyendo un libro de análisis de series temporales y la fórmula para la autocovarianza de muestra se define en el libro como: γˆ(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)γ^(h)=n−1∑t=1n−h(xt+h−x¯)(xt−x¯)\widehat{\gamma}(h) = n^{-1}\displaystyle\sum_{t=1}^{n-h}(x_{t+h}-\bar{x})(x_t-\bar{x}) conpara . es...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos...
Estoy investigando sobre predicciones de series temporales de funciones de densidad de probabilidad. Nuestro objetivo es pronosticar un PDF dado un PDF históricamente observado (generalmente, estimado). El método de pronóstico que estamos desarrollando funciona bastante bien en los estudios de...
En primer lugar: por lo que entendí, los residuos de arranque funcionan de la siguiente manera: Ajustar modelo a datos Calcular los residuos Vuelva a muestrear los residuos y agréguelos a 1. Ajustar modelo al nuevo conjunto de datos de 3. Repita los ntiempos, pero siempre agregue los residuos...
Estoy tratando de encontrar una manera de corregir los valores atípicos una vez que los encuentro / detecto en datos de series de tiempo. Algunos métodos, como nnetar en R, dan algunos errores para series de tiempo con valores atípicos grandes / grandes. Ya logré corregir los valores faltantes,...
Esta es la descripción de mi estudio. Estoy experimentando con tres plantas: A, B y C. Se supone que estas plantas reducen la glucosa en sangre para pacientes diabéticos. Quiero determinar cuál de estas tres plantas tiene un efecto más prolongado en la reducción de la glucosa en sangre después de...
Estoy trabajando con una serie de tiempo multivariante y usando el modelo VAR (Vector Autoregression) para el pronóstico. Mi pregunta es ¿Qué significa estacionariedad en realidad en un marco multivariante? 1) Sé que si en la configuración VAR si el determinante de la inversa de la matriz | IA |...
Estoy haciendo análisis de series de tiempo usando R. Tengo que descomponer mis datos en componentes de tendencia, estacionales y aleatorios. Tengo datos semanales por 3 años. He encontrado dos funciones en R - stl()y decompose(). He leído que stl()no es bueno para la descomposición multiplicativa....
Estoy trabajando en mi tesis donde estoy examinando qué tan fuertes son las emociones que muestran las personas ante diferentes eventos. Mi problema es (1) que tengo MUY poca experiencia con las estadísticas y las matemáticas, así que estoy un poco perdido con todos los métodos diferentes y estaría...