Utilizando Rpara realizar la descomposición de STL, s.windowcontrola qué tan rápido puede cambiar el componente estacional. Los valores pequeños permiten un cambio más rápido. Establecer que la ventana estacional sea infinita es equivalente a forzar que el componente estacional sea periódico (es...
Tengo datos mensuales de series temporales y me gustaría hacer pronósticos con detección de valores atípicos. Esta es la muestra de mi conjunto de datos: Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 2006 7.55 7.63 7.62 7.50 7.47 7.53 7.55 7.47 7.65 7.72 7.78 7.81 2007 7.71 7.67 7.85 7.82 7.91...
Aquí está mi experimento: Estoy usando la findPeaksfunción en el paquete quantmod : Quiero detectar picos "locales" dentro de una tolerancia 5, es decir, las primeras ubicaciones después de que la serie temporal caiga de los picos locales en 5: aa=100:1 bb=sin(aa/3) cc=aa*bb plot(cc,...
Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Supongamos que uno tiene una serie de tiempo a partir de la cual se pueden tomar varias medidas, como período, máximo, mínimo, promedio, etc. y luego usarlas para crear una onda sinusoidal modelo con los mismos atributos, ¿hay algún enfoque estadístico que se pueda usar que pueda cuantificar? ¿Cuán...
Tengo una serie de tiempo que intento pronosticar, para la cual he usado el modelo estacional ARIMA (0,0,0) (0,1,0) [12] (= fit2). Es diferente de lo que R sugirió con auto.arima (R calculado ARIMA (0,1,1) (0,1,0) [12] sería un mejor ajuste, lo llamé fit1). Sin embargo, en los últimos 12 meses de...
Actualmente estoy recopilando datos para un experimento sobre las características psicosociales asociadas con la experiencia del dolor. Como parte de esto, estoy recopilando mediciones de GSR y BP electrónicamente de mis participantes, junto con varias medidas implícitas y de autoinforme. Tengo...
Tengo la serie temporal de los precios de dos valores, A y B, durante el mismo período de tiempo y muestreados con la misma frecuencia. Me gustaría probar si hay alguna diferencia estadísticamente significativa a lo largo del tiempo entre los dos precios (mi hipótesis nula sería que la diferencia...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Me gustaría configurar un algoritmo para detectar una anomalía en series de tiempo, y planeo usar el agrupamiento para eso. ¿Por qué debería usar una matriz de distancia para la agrupación y no los datos de series temporales sin procesar? Para la detección de la anomalía, utilizaré la...
Jugué con algunas pruebas de raíz unitaria en R y no estoy completamente seguro de qué hacer con el parámetro k lag. Utilicé la prueba aumentada de Dickey Fuller y la prueba de Philipps Perron del paquete tseries . Obviamente, el parámetro predeterminado (para ) depende solo de la longitud de la...
Estoy trabajando en una serie temporal cuyos valores son estrictamente positivos . Al trabajar con varios modelos, incluidos AR, MA, ARMA, etc., no pude encontrar una manera fácil de lograr pronósticos estrictamente positivos. Estoy usando R para hacer mis pronósticos, y todo lo que pude encontrar...
Después de leer esta publicación de blog sobre los modelos de series de tiempo estructurales bayesianas, quería analizar su implementación en el contexto de un problema para el que había usado ARIMA anteriormente. Tengo algunos datos con algunos componentes estacionales conocidos (pero ruidosos):...
Estoy usando una serie temporal diaria de datos de ventas que contiene aproximadamente 2 años de puntos de datos diarios. Basado en algunos de los tutoriales / ejemplos en línea, traté de identificar la estacionalidad en los datos. Parece que hay una periodicidad / estacionalidad semanal, mensual y...
Tengo un conjunto de datos de series temporales multivariadas que incluye variables biológicas y ambientales que interactúan (más posiblemente algunas variables exógenas). Además de la estacionalidad, no hay una tendencia clara a largo plazo en los datos. Mi propósito es ver qué variables están...
¿Cómo puedo generar series de tiempo binarias tales que: Se especifica la probabilidad promedio de observar 1 (digamos 5%); ¿Probabilidad condicional de observar 1 en el tiempo ttt dado el valor en (digamos 30% si el valor de era
Considere una serie de tiempo simple: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 podemos calcular una matriz de adyacencia para esta serie de tiempo que representa los enlaces temporales entre muestras. Al calcular esta matriz, agregamos un sitio imaginario en el tiempo 0 y el...
Así que tracé el ACF / PACF de los retornos de petróleo y esperaba ver una autocorrelación positiva, pero para mi sorpresa, solo obtengo una autocorrelación negativa significativa. ¿Cómo debo interpretar el gráfico anterior? Parecen indicar que existe una tendencia a que los retornos de petróleo...
Soy consciente del tipo de regularización LASSO, cresta y red elástica en modelos de regresión lineal. Pregunta: ¿Se puede aplicar este tipo (o similar) de estimación penalizada al modelado ARIMA (con una parte MA no vacía)? En la construcción de modelos ARIMA, parece habitual considerar un...
En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y