Tengo una pregunta sobre el análisis de conglomerados. Hay 3000 empresas, que deben agruparse de acuerdo con su consumo de energía durante 5 años. Cada empresa tiene valores por cada hora durante 5 años. Me gustaría saber si algunas empresas tienen el mismo patrón en el poder de uso durante el...
Entiendo que el Análisis de componentes principales (PCA) se puede aplicar básicamente para datos de sección transversal. ¿Se puede utilizar PCA para datos de series temporales de manera efectiva especificando el año como variable de serie temporal y ejecutando PCA normalmente? He descubierto que...
Tengo una serie temporal que contiene componentes dobles estacionales y me gustaría descomponer la serie en los siguientes componentes de la serie temporal (tendencia, componente estacional 1, componente estacional 2 y componente irregular). Hasta donde sé, el procedimiento STL para descomponer una...
El error escalado absoluto medio (MASE) es una medida de la precisión del pronóstico propuesta por Koehler y Hyndman (2006) . MASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=MAEMAEin−sample,naiveMASE=\frac{MAE}{MAE_{in-sample, \, naive}} donde es el error absoluto medio producido por el pronóstico real; mientras...
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...
El análisis funcional de componentes principales (FPCA) es algo con lo que me he tropezado y que nunca pude entender. ¿Que es todo esto? Consulte "Una encuesta de análisis funcional de componentes principales" por Shang, 2011 , y estoy citando: PCA se encuentra con serias dificultades para...
Estoy ajustando un modelo ARIMA en una serie de tiempo diaria. Los datos se recopilan diariamente del 02-01-2010 al 30-07-2011 y se refieren a la venta de periódicos. Dado que se puede encontrar un patrón semanal en las ventas (la cantidad promedio diaria de copias vendidas suele ser la misma de...
Estoy investigando un poco, pero me he quedado estancado en la etapa de análisis (debería haber prestado más atención a mis conferencias de estadísticas). He recogido dos señales simultáneas: caudal integrado para el volumen y cambio en la expansión del cofre. Me gustaría comparar las señales y,...
Entiendo que si un proceso depende de valores anteriores de sí mismo, entonces es un proceso AR. Si depende de errores anteriores, entonces es un proceso de MA. ¿Cuándo ocurriría una de estas dos situaciones? ¿Alguien tiene un ejemplo sólido que ilumine el problema subyacente con respecto a lo que...
Me gustaría usar un modelo de regresión logística binaria en el contexto de la transmisión de datos (series temporales multidimensionales) para predecir el valor de la variable dependiente de los datos (es decir, la fila) que acaba de llegar, dadas las observaciones pasadas. Hasta donde sé, la...
Me gustaría saber si existe un código para entrenar una red neuronal convolucional para hacer una clasificación de series de tiempo. He visto algunos documentos recientes ( http://www.fer.unizg.hr/_download/repository/KDI-Djalto.pdf ) pero no estoy seguro de si existe algo o si lo he codificado yo...
Quiero ver si estoy en el camino correcto analizando mis gráficos ACF y PACF: Antecedentes: (Reff: Philip Hans Franses, 1998) Como tanto ACF como PACF muestran valores significativos, supongo que un modelo ARMA satisfará mis necesidades El ACF se puede usar para estimar la parte MA, es decir,...
Después de que un modelo ARMA se ajusta a una serie temporal, es común verificar los residuos a través de la prueba Ljung-Box portmanteau (entre otras pruebas). La prueba de Ljung-Box devuelve un valor p. Tiene un parámetro, h , que es el número de retrasos que se probarán. Algunos textos...
Tengo problemas para generar un conjunto de series temporales de colores estacionarios, dada su matriz de covarianza (sus densidades espectrales de potencia (PSD) y sus densidades espectrales de potencia cruzada (CSD)). Sé que, dadas dos series temporales y , puedo estimar sus densidades...
Los siguientes son gráficos acf y pacf de una serie de datos mensual. El segundo gráfico es acf con ci.type = 'ma': La persistencia de valores altos en la gráfica acf probablemente representa una tendencia positiva a largo plazo. La pregunta es si esto representa una variación estacional. Traté...
El ajuste estacional es un paso crucial en el procesamiento previo de los datos para futuras investigaciones. Sin embargo, el investigador tiene una serie de opciones para la descomposición estacional del ciclo de tendencia. Los métodos de descomposición estacional rivales más comunes (a juzgar por...
A veces usamos la gráfica de densidad espectral para analizar la periodicidad en series de tiempo. Normalmente analizamos la trama mediante inspección visual y luego tratamos de llegar a una conclusión sobre la periodicidad. ¿Pero los estadísticos han desarrollado alguna prueba para verificar si...
Estoy leyendo un libro sobre series de tiempo y comencé a rascarme la cabeza en la siguiente parte: ¿Podría alguien explicarme la intuición? No pude obtenerlo de este texto. ¿Por qué necesitamos que el proceso sea invertible? ¿Cuál es el panorama general aquí? Gracias por cualquier ayuda. Soy...
Tengo una pregunta sobre los modelos ARIMA. Digamos que tengo una serie temporal que me gustaría pronosticar y un modelo parece una buena forma de realizar el ejercicio de pronóstico. Ahora las rezagadas implican que mi serie de hoy está influenciada por eventos anteriores. Esto tiene sentido....
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 8 meses . ¿Cómo ajusto un modelo lineal con errores...