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...
Estoy tratando de aprender a usar las redes neuronales. Estaba leyendo este tutorial . Después de ajustar una red neuronal en una serie temporal utilizando el valor en para predecir el valor en el autor obtiene el siguiente gráfico, donde la línea azul es la serie temporal, el verde es la...
Espero que este sea el lugar correcto para publicar esto, consideré publicarlo en escépticos, pero creo que solo dirían que el estudio fue estadísticamente incorrecto. Tengo curiosidad sobre el otro lado de la pregunta que es cómo hacerlo bien. En el sitio web Quantified Self , el autor publicó...
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...
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...
En la práctica, ¿cómo evaluar si un proceso AR (P) es estacionario o no? ¿Cómo determinar el orden para el modelo AR y
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...
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...
En una red neuronal recurrente, generalmente reenviaría la propagación a través de varios pasos de tiempo, "desenrollaría" la red y luego la propagación hacia atrás a través de la secuencia de entradas. ¿Por qué no simplemente actualizar los pesos después de cada paso individual en la secuencia?...
Recientemente estaba buscando formas de volver a muestrear series temporales, de manera que Preservar aproximadamente la autocorrelación de los procesos de memoria larga. Preservar el dominio de las observaciones (por ejemplo, una serie de enteros de muestras repetidas sigue siendo una serie de...
Después de leer uno de los "Consejos de investigación" de RJ Hyndman sobre validación cruzada y series de tiempo, volví a una vieja pregunta mía que trataré de formular aquí. La idea es que en los problemas de clasificación o regresión, el orden de los datos no es importante y, por lo tanto, se...
Estoy creando una aplicación de Android que registra los datos del acelerómetro durante el sueño, para analizar las tendencias del sueño y, opcionalmente, despertar al usuario cerca del momento deseado durante el sueño ligero. Ya he creado el componente que recopila y almacena datos, así como la...
Tengo dos series temporales S y T. tienen la misma frecuencia y la misma longitud. Me gustaría calcular (usando R), la correlación entre este par (es decir, S y T), y también poder calcular la importancia de la correlación), para poder determinar si la correlación se debe al azar o no. Me...
Aquí hay un poco de contexto. Estoy interesado en determinar cómo dos variables ambientales (temperatura, niveles de nutrientes) impactan el valor medio de una variable de respuesta durante un período de 11 años. Dentro de cada año, hay datos de más de 100k ubicaciones. El objetivo es determinar...
Estuve luchando con la estacionaria en mi cabeza por un tiempo ... ¿Es así como piensas al respecto? Cualquier comentario o pensamiento adicional será apreciado. El proceso estacionario es el que genera valores de series temporales de modo que la media de distribución y la varianza se mantienen...
El procedimiento de selección del modelo de Box-Jenkins en el análisis de series de tiempo comienza observando las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial de la serie. Estas gráficas pueden sugerir la y q apropiadas en un modelo ARMA ( p , q ) . El procedimiento continúa solicitando...
En la investigación de la econometría financiera, es muy común investigar las relaciones entre series de tiempo financieras que toman la forma de datos diarios . La variable a menudo se convertirá en tomando la diferencia logarítmica, por ejemplo; ln ( P t ) - ln ( P t - 1
No parece haber una forma estándar de tratar los datos faltantes en el contexto de la familia de modelos de suavizado exponencial. En particular, la implementación de R llamada ets en el paquete de pronóstico parece tomar la subsecuencia más larga sin datos faltantes, y el libro "Pronóstico con...
He estado tratando de resolver este problema durante más de un año sin mucho progreso. Es parte de un proyecto de investigación que estoy haciendo, pero lo ilustraré con un ejemplo de historia que inventé, porque el dominio real del problema es un poco confuso (seguimiento ocular). Usted es un...
Quiero ejecutar una regresión logística binaria para modelar la presencia o ausencia de conflicto (variable dependiente) a partir de un conjunto de variables independientes durante un período de 10 años (1997-2006), y cada año tiene 107 observaciones. Mis independientes son: degradación de la...