Questions marquées «arima»

Fait référence au modèle de moyenne mobile intégrée auto-régressive utilisé dans la modélisation des séries chronologiques à la fois pour la description des données et pour les prévisions. Ce modèle généralise le modèle ARMA en incluant un terme pour la différenciation, qui est utile pour supprimer les tendances et gérer certains types de non-stationnarité.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Exemples réels de processus de moyenne mobile
Pouvez-vous donner des exemples concrets de séries chronologiques pour lesquelles un processus de moyenne mobile d'ordre , c.-à-d. a-t-il une raison a priori d'être un bon modèle? Au moins pour moi, les processus autorégressifs semblent assez faciles à comprendre intuitivement, alors que les processus MA ne semblent pas aussi naturels …
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Quelle est la différence entre GARCH et ARMA?
Je suis confus. Je ne comprends pas la différence entre un procédé ARMA et un processus GARCH. Pour moi, il en va de même. Voici le processus (G) ARCH (p, q) σ2t=α0+∑i=1qαir2t−iARCH+∑i=1pβiσ2t−iGARCHσt2=α0+∑i=1qαirt−i2⏟ARCH+∑i=1pβiσt−i2⏟GARCH\sigma_t^2 = \underbrace{ \underbrace{ \alpha_0 + \sum_{i=1}^q \alpha_ir_{t-i}^2} _{ARCH} + \sum_{i=1}^p\beta_i\sigma_{t-i}^2} _{GARCH} Et voici l'ARMA ( p,qp,qp, q ): …
42 arima  garch  finance 
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Est-il inhabituel que MEAN surpasse ARIMA?
J'ai récemment appliqué diverses méthodes de prévision (MEAN, RWF, ETS, ARIMA et MLP) et j'ai constaté que MEAN était étonnamment performant. (MEAN: où toutes les prédictions futures sont prédites égales à la moyenne arithmétique des valeurs observées.) MEAN a même surperformé ARIMA sur les trois séries que j'ai utilisées. Ce …
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Détection des valeurs aberrantes dans les séries chronologiques (LS / AO / TC) à l'aide du paquet tsoutliers en R. Comment représenter les valeurs aberrantes au format équation?
Commentaires: Tout d' abord je voudrais dire un grand merci à l' auteur du nouveau tsoutliers paquet qui met en œuvre de Chen et Liu séries temporelles de détection des valeurs aberrantes qui a été publiée dans le Journal de l'American Statistical Association en 1993 dans le logiciel Open Source …
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Comment adapter un modèle ARIMAX avec R?
J'ai quatre séries chronologiques différentes de mesures horaires: La consommation de chaleur à l'intérieur d'une maison La température à l'extérieur de la maison Le rayonnement solaire La vitesse du vent Je veux pouvoir prédire la consommation de chaleur à l'intérieur de la maison. Il y a une nette tendance saisonnière, …
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Quel est l'analyse des séries temporelles?
Quel est l'analyse des séries temporelles? Il existe de nombreuses autres méthodes statistiques, telles que la régression et l'apprentissage automatique, qui ont des cas d'utilisation évidents: la régression peut fournir des informations sur la relation entre deux variables, tandis que l'apprentissage automatique est idéal pour la prédiction. Mais en attendant, …
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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Recherche d'un certain type d'explication ARIMA
Cela peut être difficile à trouver, mais j'aimerais lire un exemple ARIMA bien expliqué qui utilise un minimum de mathématiques étend la discussion au-delà de la construction d'un modèle en utilisant ce modèle pour prévoir des cas spécifiques utilise des graphiques ainsi que des résultats numériques pour caractériser l'adéquation entre …
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